给一从而视频和一张带有人脸的照片，利用飞桨将照片中的人脸换到视频中的人脸上去。

这个任务可以通过以下步骤完成：

1. 使用人脸检测算法（如MTCNN）来检测视频中的人脸和照片中的人脸，并提取人脸特征。

2. 使用人脸对齐算法（如人脸关键点对齐）将照片中的人脸对齐到视频中的人脸上。

3. 利用生成对抗网络（GAN）来将照片中的人脸转换成视频中的人脸。这里可以使用已经训练好的GAN模型，如StarGAN等。

4. 将生成的人脸图像与视频中的原始图像进行融合，得到最终的结果。

下面是一个简单的代码示例：

import cv2
import numpy as np
import paddlehub as hub

# 加载人脸检测模型
detector = hub.Module(name="pyramidbox_lite_server_mask")

# 加载人脸对齐模型
aligner = hub.Module(name="face_landmark_localization")

# 加载GAN模型
gan = hub.Module(name="stargan_v2")

# 读取视频和照片
video = cv2.VideoCapture("video.mp4")
photo = cv2.imread("photo.jpg")

# 提取照片中的人脸特征
photo_faces = detector.face_detection(images=[photo])["data"][0]["bbox"]

if len(photo_faces) != 1:
    print("照片中必须只有一个人脸！")
else:
    photo_face = photo_faces[0]["data"]
    photo_landmarks = aligner.face_landmark_detection(images=[photo], use_gpu=True)["data"][0][0]

# 处理视频帧
while True:
    ret, frame = video.read()

    if not ret:
        break

    # 提取视频中的人脸特征
    video_faces = detector.face_detection(images=[frame])["data"][0]["bbox"]

    if len(video_faces) != 1:
        continue
    else:
        video_face = video_faces[0]["data"]
        video_landmarks = aligner.face_landmark_detection(images=[frame], use_gpu=True)["data"][0][0]

    # 将照片中的人脸对齐到视频中的人脸上
    M, _ = cv2.estimateAffinePartial2D(video_landmarks, photo_landmarks)
    aligned_photo = cv2.warpAffine(photo, M, (frame.shape[1], frame.shape[0]))

    # 将照片中的人脸转换成视频中的人脸
    generated_face = gan.predict(images=[aligned_photo], use_gpu=True)[0]

    # 融合生成的人脸图像和视频中的原始图像
    mask = np.zeros(frame.shape, dtype=np.uint8)
    cv2.fillPoly(mask, [np.int32(video_landmarks)], (255, 255, 255))
    mask = cv2.cvtColor(mask, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    mask = cv2.threshold(mask, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]
    mask = cv2.dilate(mask, np.ones((3, 3), np.uint8), iterations=5)

    inv_mask = cv2.bitwise_not(mask)
    background = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=inv_mask)
    foreground = cv2.bitwise_and(generated_face, generated_face, mask=mask)
    result = cv2.add(background, foreground)

    # 显示结果
    cv2.imshow("result", result)
    if cv2.waitKey(1) == ord("q"):
        break

# 释放资源
video.release()
cv2.destroyAllWindows()

需要注意的是，这个代码示例仅供参考，实际应用中可能需要对代码进行优化和调整，以达到更好的效果。