はじめに
ディープフェイク画像が作れるという事で「悪用厳禁」、使用は「自己責任」でお願いします。WSL2を使いました。環境構築で難しいのはcudnnをインストールするところだけです。環境
Ubuntu 22.04 on WSL2 CUDA 11.8 Python 3.10
準備
cuDNNのインストール
CUDAはあらかじめインストールされている前提です。NVIDIA公式から「cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.9.4.25_1.0-1_amd64.deb」をダウンロードしてからインストールしました。(ダウンロードにはアカウントが必要です)sudo dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.9.4.25_1.0-1_amd64.deb sudo cp /var/cudnn-local-repo-ubuntu2204-8.9.4.25/cudnn-local-72322D7F-keyring.gpg /usr/share/keyrings/ sudo apt update sudo apt install libcudnn8 sudo apt install libcudnn8-dev
Python環境構築
1行で済みます。pip install -r https://raw.githubusercontent.com/dai-ichiro/myEnvironments/main/roop/requirements_cu118.txt
リポジトリのクローン
git clone https://github.com/s0md3v/roop cd roop
学習済みモデルのダウンロード
こちらから「inswapper_128.onnx」をダウンロードして「roop/models」フォルダ内に配置します。「roop」リポジトリ直下にも「roop」ファルダが存在しますが、「models」フォルダはリポジトリ直下に配置して下さい。
「roop/roop/models」になっていたらそれは間違いです。
実行
python run.py --execution-provider cuda
これだけで以下のようなWindowが立ち上がり、すでにRoopが使えるようになっています。
実際に使用した例
こちらの記事で実際に使用しています。touch-sp.hatenablog.com