环境配置：奠定高效运行基石
确保系统已安装Python 3.10或更高版本，这是运行项目的前提。随后，从GitHub仓库获取Roop源码。关键依赖ffmpeg需下载6.0版本，并将其可执行文件路径添加至系统环境变量，这是处理视频流不可或缺的一环。
GPU加速环境部署 (NVIDIA用户)
为充分发挥性能，建议配置CUDA环境。具体步骤如下：
- 安装 CUDA Toolkit 11.8。
- 下载与之对应的 cuDNN for CUDA 11.x 版本。
- 将cuDNN压缩包内的bin、include、lib文件夹内容，分别复制到CUDA Toolkit安装目录的对应文件夹中（例如：C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8）。
项目依赖安装与模型获取
进入项目根目录，执行以下命令安装Python依赖：
pip install -r requirements.txt 此过程会自动下载核心换脸模型inswapper_128.onnx。若网络不畅导致下载缓慢，可从可靠渠道手动获取并放置于正确路径。
启动与执行模式选择
Roop提供两种执行模式，性能和体验差异显著。
CPU模式（简易但缓慢）：仅需执行基础命令，适合快速验证或无GPU环境。python run.py
GPU加速模式（推荐）：必须使用--execution-provider cuda参数调用CUDA，以利用显卡算力大幅提升处理速度。python run.py --execution-provider cuda
核心命令行参数深度优化
仅启用GPU是基础，结合以下参数才能实现效率与画质的平衡。一个经过优化的推荐命令示例如下：
python run.py --execution-provider cuda --temp-frame-format jpg --frame-processor face_swapper face_enhancer --similar-face-distance 1.5 下面对关键参数进行解析：
- --temp-frame-format jpg：设置临时帧格式为JPG，相比PNG能显著节省硬盘I/O开销并加快处理流水线速度。
- --frame-processor face_swapper face_enhancer：依次启用人脸交换与高清增强处理器。开启
face_enhancer可提升结果清晰度，但可能因逐帧处理差异导致输出视频中的人脸出现闪烁现象。 - --similar-face-distance 1.5：设置人脸匹配相似度阈值。默认值为0.85，降低要求（增大此数值）可减少因面部角度、遮挡造成的目标丢失，是解决人脸闪烁或交换失败的首要调优参数。
- --reference-face-position：当源画面中存在多张人脸时，指定目标人脸的索引（如3表示从右往左数第4张脸），实现精准定位。
- --reference-frame-number：在长视频中，指定特定帧来提取参考人脸特征，确保一致性。
实践思考与注意事项
尽管项目作者已停止更新，但现有版本功能足够强大。在实践中有两点核心洞察：其一，similar-face-distance参数是平衡稳定性和精度的关键，需根据实际视频内容反复调试；其二，实时摄像头换脸对硬件算力要求极高，稳定的GPU环境是流畅体验的保障。此外，所有技术应用均需严格遵守法律法规与道德准则，切勿滥用。