文章開始前，我先總結一下體驗心得：「在 AI 的時代下，眼見不足為憑；這類換臉工具在使用上已經沒有技術壁壘，即使 0 基礎的小白也能在短時間上手。」

【免責聲明】：教學只是示範一種思路，沒有任何不良引導，請勿將工具用於個人學習外其他目的，使用軟體需遵守軟體相關條款協議，別忘記小玉已經在監獄了。

小提醒：Windows 要安裝的東西可以參考這篇官方文章，其實跟 Mac 差不多。

STEP1: 安裝 Miniconda

進入官網選擇與自己電腦相容的 pkg 檔下載: https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

安裝完成後進入終端機（Terminal），輸入 conda config –set auto_activate_base true 初始化 Conda（若要關閉輸入 conda config –set auto_activate_base false 即可）。

再次打開終端機時，命名行前會有（base）

STEP2: 下載 Roop 專案 & 安裝相關套件

進入終端機後，輸入 git clone https://github.com/s0md3v/roop 下載專案。

下載完成後進入專案目錄，將下面的內容貼到「requirements.txt」文件（這些是要安裝的套件）。

--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

numpy==1.23.5
opencv-python==4.7.0.72
onnx==1.14.0
insightface==0.7.3
psutil==5.9.5
tk==0.1.0
pillow==9.5.0
customtkinter==5.1.3
torch==2.0.0
onnxruntime==1.15.0; sys_platform == 'darwin' and platform_machine != 'arm64'
onnxruntime-silicon==1.13.1; sys_platform == 'darwin' and platform_machine == 'arm64'
onnxruntime-gpu==1.15.0; sys_platform != 'darwin'
tensorflow==2.13.0rc1; sys_platform == 'darwin'
tensorflow==2.12.0; sys_platform != 'darwin'
opennsfw2==0.10.2
protobuf==4.23.2
tqdm==4.65.0

然後在終端機進入 roop 資料夾，輸入 pip install -r requirements.txt 安裝相關套件。

接著可以通過 homebrew 安裝 ffmpeg。

brew install ffmpeg

STEP3: 執行 roof 換臉程式

在 roof 資料夾下執行 python run.py，等個幾秒鐘就會有如下的圖形介面出現（第一次執行會需要下載 500 多 MB 的資源，需等待一段時間），操作非常簡單，主要功能可以參考下圖說明。

不過大多數人應該第一次執行時不會那麼順利，像筆者就遇到 tk 的錯誤如下：

後面用 brew search tk 來搜尋，才發現 python-tk@3.10 沒裝，執行 brew install python-tk@3.10 安裝後就正常了。

接著又遇到 torch、torchvision 相容性問題，這部分我看考他們的版本對照表重裝就正常了

pip uninstall torch torchvision
pip install torch==2.0 torchvision==0.15

STEP4: 加強出圖效果與品質

作者表示 Apple Silicon 支援 CoreML 加速，執行下面指令安裝對應套件。

pip uninstall onnxruntime onnxruntime-silicon
pip install onnxruntime-silicon==1.13.1

之後執行換臉程式時結尾加上「 — execution-provider coreml」即可加速，另外想增加品質可以在結尾加上「 — frame-processor face_swapper face_enhancer」即可，完整啟動換臉的指令如下：

python run.py –frame-processor face_swapper face_enhancer –execution-provider coreml

STEP5: 看看換臉後的圖片與影片品質

這邊我先拿自己的照片換到葉問的電影照看看。

其實我覺得效果是不錯的，會有違和感是因為我太胖了，跟身體不太吻合。

下面我再拿自己的照片跟韓團影片合成看看，不知道會不會一秒變歐巴（因為影片中有兩個人，所以我將 Many Faces 打開）。

其實我覺得結果的違和感不大（自己在說），不過因為我提供的照片有眼鏡，所以有些畫面會閃。

以上就是今天 AI 換臉的教學分享，筆者的電腦為 Mac M1 Max 32GB RAM，實測下來建議選擇 15 秒內的影片來做換臉，超過的話 RAM 可能會撐不住（超過可透過分段生成處理）。

最後提醒一下大家，這個工具真的很強大，門檻也很低；我們可以拿來學習、娛樂，但千萬不要拿來做犯法的事情。

想將 AI 導入自己的職場與生活嗎？歡迎購買筆者出版的新書，幫助您在 AI 的浪潮中站穩腳步，並在未來的職場競爭中佔據優勢！

文章大綱
一、基礎操作
二、理解重要回傳資訊
三、使用 POST request
四、測試注意事項

一、基礎操作

下面是以 2 個連線數（c）建立 10 個 requests（n）來存取 Google 網址的範例。

ab -n 10 -c 2 https://www.google.com/

需要特別注意的是 request 數量不得低於連線數，否則會直接噴如下的錯誤：

通常來說，requests 數量會是連線數量的 100 倍。

二、理解重要回傳資訊

順利執行後會印出如下資訊，下面挑幾個重要資訊來做說明：

• Concurrency Level：我們設定的連線量。
• Failed requests/Complete requests：我們需要知道在壓力測試時失敗的百分比。
• Requests per second：平均每秒可回應的 Request 數量。
• Time per request：平均每個 Request 的時間。
• Connection Times (ms)：可以從這裡觀察連線的狀況。

三、使用 POST request

有時會需要用 POST 傳送參數以及在 Header 帶入 Token 資訊，下面提供一個簡單範例：

ab -n 10000 -c 100 -p post.txt -T application/json -H 'Authorization: Token your_token' https://your_test_ip/

• -p：這個是要傳送 data 的文檔路徑。
• -T：傳送資料時的 Header 的 Content-type。
• -H：放在 Header 的資訊。

post.txt 裡面只需要以 json 格式呈現即可：

{
  "username":"baobao",
  "password":"baobaoverycute",
  "action":"login"
}

四、測試注意事項

• 連線量請不要一開始就 100 個，請由小而大遞增；否則最後的測試數據可能不準確。
• 測試時請將 Server 與 Client 放在相同的網域；若不同網域來做測試就可能會受到頻寬影響。
• 測試主要是為了確認 Server 可以承受的負載，盡可能避免其他干擾因素。

一、安裝並啟動 Redis

SETP 1：打開終端機輸入下面指令安裝 Homebrew（若安裝過請忽略）

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

SETP 2：使用 Homebrew 安裝 Redis

brew install redis

SETP 3：啟動 Redis

啟動 Server 終端機執行指令 redis-server

開一個 Terminal 啟動 Client 終端機執行指令 redis-cli （如果沒開新的 Terminal 直接做是不行的喔！）

SETP 3：測試 Redis 基礎功能

ping
set foo bar
get foo

如果操作結果跟上圖一樣就恭喜你安裝成功嚕～

二、安裝及使用 Another Redis Desktop Manager

SETP 1：使用 Homebrew 安裝

brew install --cask another-redis-desktop-manager

SETP 2：安裝後可以在應用程式列表看到他，但如果你的作業系統是 MacOS 10.15 以上，打開程式時會遇到如下錯誤

SETP 3：看到錯誤別慌張，打開「系統偏好設定」，選擇「安全性與隱私權」

SETP 4：在「一般」的分頁下，「強制打開」這個 APP

SETP 5：在系統的警告下，鼓氣勇氣「打開」他吧！

SETP 6：打開後迎面而來的是簡潔有力的畫面，點擊左上角「New Connection」建立新連線

SETP 7：直接使用默認的設定即可，按下「OK」

SETP 8：最後進入 DB 確認剛剛建立的 key-value(foo-bar) 是否存在

如果 redis 沒有選擇 DB，預設都是 0

大功告成嚕！恭喜大家踏出學習 Redis 的第一步～

參考資源：

1. macOS 上安裝 Redis
2. Another Redis Desktop Manager

一、事先準備
 ➤ 創建 Nuxt.js 專案
 ➤ 下載 & 安裝 Docker
二、在 local 把 Nuxt.js 專案 Build 成 Docker Image
 ➤ 撰寫 dockerfile & .dockerignore
 ➤ 把 Nuxt.js 專案 build 成 Docker Image
三、將 Docker Image 發佈到 dockerhub 上面

一、事先準備

創建 Nuxt.js 專案

如果你已經有 Nuxt.js 的專案可以跳過下面的操作流程

STEP 1：創建一個 Nuxt.js 專案

$ yarn create nuxt-app nuxtjs-tutorial

在創建過程中會問你一些問題，你可以參考筆者的選擇：

STEP 2：讓 Nuxt.js 專案跑起來

$ cd nuxtjs-tutorial 
$ yarn dev

下載 & 安裝 Docker

STEP 1：下載 Docker

前往官網下載 Docker 安裝檔

安裝過程就是狂按下一步，就不在多做介紹，下載後要把 App 打開依照步驟執行才算是完成安裝喔！

STEP 2：註冊 Docker

在官網註冊 docker 帳號

STEP 3：在 local 端登入 docker

$ docker login

輸入剛剛註冊的帳號密碼

二、在 local 把 Nuxt.js 專案 Build 成 docker image

撰寫 dockerfile & .dockerignore

STEP 1：先用指令建立這兩個檔案

$ touch dockerfile
$ touch .dockerignore

STEP 2：撰寫 dockerfile

# node 運行環境
FROM node:12.19.0

# 存放image的目錄
RUN mkdir -p /app
COPY . /app
WORKDIR /app

# 如果需要相關的環境變數請自行調整路徑
#COPY ./env/.prod-env /app/env/.prod-env

# 對外的port
ENV HOST 0.0.0.0 
EXPOSE 3000

# 安裝套件並build專案
RUN yarn
RUN yarn build

# 執行專案
CMD [ "yarn", "start" ]

原始碼：dockerfile（GitHub Gist）

STEP 2：撰寫 .dockerignore

npm-debug.log
node_modules

原始碼：.dockerignore（GitHub Gist）

把 Nuxt.js 專案 build 成 Docker Image

STEP 1：Build Docker Image

在專案目錄下輸入指令後耐心等待打包，docker_example 是這個 image 的名字

docker build -t docker_example .

STEP 2：Run Docker Image

輸入指令確認 image 是否成功

docker run -it — rm -p 80:3000 docker_example

特別注意『80 是對外 port，3000 是 container 的 port』，docker_example 就是剛剛建立的 image 名稱

上圖 172.xx.xx.x:3000 的網址點開來是沒有畫面的，因為我們已經透過指令改變對外 port 到 80 了，在網址列上輸入 http://localhost/ 就能成功看到供果嚕～

三、將 Docker Image 發佈到 dockerhub 上面

STEP 1：給剛剛建立的 Image 一個 tag，username 是你 Doacker 的帳戶，xxximage是你希望這個 Image 在 dockerhub 上呈現的名字

docker tag docker_example username/xxximage

STEP 2：列出目前存在的 Images

docker images

STEP 3：把這個 Image 丟到 dockerhub 的 repositories

這個 push 的過程會根據你產生 Image 的大小決定，通常要等一段時間

docker push username/xxximage

STEP 4：在自己的 Docker 帳戶上看到剛剛上傳的 Docker Image

之後要部署這個 Docker Image 到其他 Server 就只需要輸入下面指令就能獲得嚕～

docker pull username/xxximage

希望這篇文章有幫助到使用 Mac 開發 Nuxt.js 專案的朋友們～