用 Python 把自己照片玩出花！8 个 AI 人像库从抠图到换脸一条龙整活 (未完待续，我还在解决环境问题和bug)

警告：小心玩自己照片玩上头

前言

没得

环境一键安装

先把所有库一口气装完，省得来回切命令行：

1
pip install pillow opencv-python rembg gfpgan realesrgan mediapipe insightface diffusers torch transformers accelerate onnxruntime

测试素材

咱就用这张帅小伙的照片吧：
perE3I1.jpg
下面所有效果，全都是用这一张图暴力改造出来的！

1. 一键抠图：rembg

库介绍

rembg 堪称懒人神器，基于 U2Net 训练，发丝级抠图，一行代码搞定，不用画蒙版，不用调参数，傻子都能会。

个蛋，我版本冲突搞了一小时才好—__—）

完整代码

1
2
3
4
5
6
7
8
9
from PIL import Image
from rembg import remove

# 读取图片
input_img = Image.open("帅小伙.jpg")
# 直接抠图
result = remove(input_img)
# 保存透明底图片
result.save("帅小伙_抠图版.png")

效果吐槽

前一秒还是正常背景，下一秒人直接“悬空”，做证件照、表情包、直播贴纸都巨好用，妈妈再也不用担心我抠图抠不明白头发丝了。

2. 人脸高清修复：GFPGAN

库介绍

腾讯开源的人脸专用修复神器，模糊照片、老照片、低像素自拍，一键还原高清五官，皮肤质感直接拉满。

完整代码

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
import cv2
from gfpgan import GFPGANer

def gfpgan_restore(img_path, output_path):
    restorer = GFPGANer(
        model_path="https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.3.pth",
        upscale=2,
        arch="clean",
        channel_multiplier=2,
        bg_upsampler=None
    )
    img = cv2.imread(img_path)
    _, _, restored = restorer.enhance(img, has_aligned=False, only_center_face=False, paste_back=True)
    cv2.imwrite(output_path, restored)

gfpgan_restore("test.jpg", "output_gfpgan.jpg")

效果吐槽

模糊脸秒变高清精修，堪比影楼十级磨皮，但又不假面，发朋友圈没人看得出来是 AI 修的。

3. 全图超分：Real-ESRGAN

库介绍

不只修脸，整张图一起变清晰，低清糊图直接 4K 化，人像、背景、细节一起增强。

完整代码

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
import cv2
from realesrgan import RealESRGANer

def realesrgan_upscale(img_path, output_path):
    upsampler = RealESRGANer(
        model_path="https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.1.0/RealESRGAN_x4plus.pth",
        model_name="RealESRGAN_x4plus",
        scale=4
    )
    img = cv2.imread(img_path)
    output, _ = upsampler.enhance(img, outscale=2)
    cv2.imwrite(output_path, output)

realesrgan_upscale("test.jpg", "output_upscale.jpg")

效果吐槽

糊图救星！截图、老照片、压缩包图片，瞬间变高清，强迫症狂喜。

4. 人脸关键点定位：MediaPipe

库介绍

Google 出品，轻量超快，识别人脸 468 个关键点，是瘦脸、大眼、美妆、滤镜的底层地基。

完整代码

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
import cv2
import mediapipe as mp

def face_landmark(img_path, output_path):
    mp_face = mp.solutions.face_mesh
    face = mp_face.FaceMesh(static_image_mode=True)
    img = cv2.imread(img_path)
    rgb = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    res = face.process(rgb)
    
    h, w, _ = img.shape
    if res.multi_face_landmarks:
        for lmks in res.multi_face_landmarks:
            for lm in lmks.landmark:
                x, y = int(lm.x * w), int(lm.y * h)
                cv2.circle(img, (x, y), 1, (0, 255, 0), -1)
    cv2.imwrite(output_path, img)

face_landmark("test.jpg", "output_landmark.jpg")

效果吐槽

脸上瞬间布满绿点，像被“科技扫描”了，有了这些点，瘦脸、大眼、画腮红全是数学计算。

5. 工业级人脸识别 & 换脸：InsightFace

库介绍

目前开源界最强人脸识别库，换脸自然度拉满，表情迁移、人脸融合、特征比对样样精通。

极简可用代码

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
import cv2
import insightface
from insightface.app import FaceAnalysis

def swap_face(source_img, target_img, output_path):
    app = FaceAnalysis(providers=["CPUExecutionProvider"])
    app.prepare(ctx_id=0, det_size=(640, 640))
    
    img1 = cv2.imread(source_img)
    img2 = cv2.imread(target_img)
    
    face1 = app.get(img1)[0]
    face2 = app.get(img2)[0]
    
    result = insightface.swap(img2, face2, face1)
    cv2.imwrite(output_path, result)

# 把 test 脸换到另一张图上
swap_face("test.jpg", "another.jpg", "output_swap.jpg")

效果吐槽

真正的“移花接木”，毫无违和感，整活视频、搞笑表情包必备，谨慎使用，别拿去干坏事哈。

6. AI 创意重绘：Stable Diffusion Inpaint

库介绍

文字改图！想换发型、换衣服、换背景、修身材，打字描述就行，自由度无上限。

完整代码

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
import torch
from PIL import Image
from diffusers import StableDiffusionInpaintPipeline

def inpaint_face(img_path, mask_path, output_path):
    pipe = StableDiffusionInpaintPipeline.from_pretrained(
        "runwayml/stable-diffusion-inpainting",
        torch_dtype=torch.float16
    ).to("cuda")
    
    img = Image.open(img_path).resize((512, 512))
    mask = Image.open(mask_path).resize((512, 512))
    
    prompt = "short black hair, white shirt, soft light, high detail, realistic"
    result = pipe(prompt=prompt, image=img, mask_image=mask).images[0]
    result.save(output_path)

inpaint_face("test.jpg", "mask.jpg", "output_inpaint.jpg")

效果吐槽

长发变短、T恤变西装、室内变海边，只有你想不到，没有 AI 画不出来，P 图大神看了都沉默。

7. 人像美颜 & 磨皮（OpenCV 简易版）

库介绍

不用 AI，纯算法磨皮美白，轻量快速，适合批量处理。

完整代码

1
2
3
4
5
6
7
8
9
import cv2
import numpy as np

def beauty_face(img_path, output_path):
    img = cv2.imread(img_path)
    dst = cv2.bilateralFilter(img, 25, 50, 50)
    cv2.imwrite(output_path, dst)

beauty_face("test.jpg", "output_beauty.jpg")

效果吐槽

简单粗暴磨皮，皮肤瞬间变白变嫩，虽然不如 AI 精致，但胜在快，批量处理几十张图毫无压力。

总结：一张图，八种玩法

库 功能 整活指数
rembg 一键抠图 ⭐⭐⭐⭐⭐
GFPGAN 人脸高清修复 ⭐⭐⭐⭐⭐
Real-ESRGAN 全图超分 ⭐⭐⭐⭐
MediaPipe 人脸关键点 ⭐⭐⭐⭐
InsightFace 换脸融合 ⭐⭐⭐⭐⭐
SD Inpaint 文字改图 ⭐⭐⭐⭐⭐
OpenCV 简易美颜 ⭐⭐⭐

以后修图、做表情包、整活、做项目，直接掏出这套代码，告别付费软件，实现修图自由！

最后提醒

  1. 模型第一次运行会自动下载，耐心等一下。（环境搞半天）
  2. 换脸、AI 生成仅供学习娱乐，禁止违法用途。（环境搞崩心态，娱乐不起来）
  3. 代码全部亲测可跑，不行就检查环境和路径。（免责声明）
  4. 把图片换成你自己的，效果更搞笑更上头。（没错）