最近更新于 2025-08-01 08:05
2025.7.29
昨天晚上第一次尝试使用 facefusion，下载的最新版的 3.3.2。
很快我就发现它会检测画面内容，如果 NSFW 超过阈值就会设置预览画面模糊，且不会执行换脸，但这是一个开源项目，再怎么有措施，代码都是可见的，只要花时间，是能找到在哪里执行的操作，改掉就 OK 了
在 facefusion 目录下的 content_analyser.py 文件中 detect_nsfw 就是 NSFW 检测判定，里面调用了三个检测函数，三个检测函数中有两个计算分数超过阈值就会认定是 NSFW，然后执行画面模糊。理论上把 detect_nsfw 的返回值改为 False，那么就永远不会认定 NSFW 了。
但是我实际修改代码后，发现程序启动时就会退出，反复尝试发现不是意外，是稳定的主动退出，代码里改回去就正常保持运行。那说明有防篡改的措施，最开始我设想的是：预备了几个不同 NSFW 分数的图片，然后启动的时候使用这些图片测试，判断 NSFW 计数和预期是否一致，如果有人改为固定返回 False，得到 NSFW 计数为 0，那就执行退出。
如果按上面我猜测的逻辑，那启动就会卡一会跑测试，要是有些没有显卡加速，那卡个几分钟起步都是正常的，感觉采用这种方案的可能性小。
只是我还有个想法：会不会是比对代码文件的哈希值，我就随便加了个空行，也不会影响代码逻辑，只是文件内容发生实质修改，哈希值会变。然后发现也会退出，那么很大概率就是计算代码文件的哈希值了，必然有地方在判定。然后找到是在 facefusion 目录下的 core.py 文件中 common_pre_check 函数，把函数返回值改为 True 即可。
总结：
- facefusion/core.py 文件里 common_pre_check 函数返回值改为 True，这样就检测不出代码被修改；
- facefusion/content_analyser.py 文件里 detect_nsfw 函数返回值改为 False，这样全部认定为非 NSFW。最好把检测 NSFW 的 3 行代码注释掉，这样就省去了一部分计算，换脸的时候更快。
个人注：
试过几次，感觉没啥玩的，效果一般。就只能换面部，很多时候感觉看不出多大区别，要是可选的连带发型、服装一起换的话，那就好玩多了。
我说的这些用 Stable Diffusion 是可以做到的，只是仅限于图片，而不是视频，当然也可以自己从视频提取出图片，在批量处理后重新合成视频，只是操作麻烦，也没多大精力去折腾。facefusion 换脸可以一键换视频的，这个是很方便，就是仅换面部太单一了。