roop

在 Stable Diffusion 里一键换脸，无需训练模型

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署图像生成 🍴 复刻 628 🐛 待处理 139 👀 关注 28 ⚠️ 作者已归档（停止维护）

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 3555

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，基于AGPL-3.0许可证，可自由使用和部署，无付费版本。

项目预览

项目数据

分类图像生成

开发团队s0md3v

GitHubhttps://github.com/s0md3v/roop

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，基于AGPL-3.0许可证，可自由使用和部署，无付费版本。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议AGPL-3.0

主要语言Python

技术栈/模型stable-diffusion

GitHub 星标★ 3555

上线时间2023-06-17 00:00:00

代码更新2026-03-13

仓库体积691 KB

本站数据更新2026-11-09

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数6

项目介绍

roop 是一个 Stable Diffusion WebUI 的扩展插件，核心功能是实现一键换脸。它解决了在本地 Stable Diffusion 环境中无法直接进行高质量人脸替换的问题，用户无需训练模型，只需提供一张目标人脸图片，即可将生成图像中的人脸替换为指定人脸。该扩展基于 insightface 的人脸检测和识别能力，结合 GFPGAN 等修复模型，支持批量处理、人脸增强、超分辨率等选项，并提供了简单的 API 接口，方便集成到自动化流程中。roop 的核心优势在于操作简单、即装即用，适合快速生成换脸效果，但同时也引发了关于深度伪造的伦理讨论。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 3555

技术标签

stable-diffusion

使用教程

难度：入门约 15 分钟部署方式：本地安装 6 步

环境要求

已安装 AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI
Windows 上需安装 Visual Studio 并勾选 Python 和 C++ 相关组件
Python 环境可执行 pip 安装 insightface==0.7.3
inswapper_128.onnx 换脸模型文件（遇到报错时需要）

安装与启动步骤

1安装 Visual Studio

Windows 用户先下载安装 Visual Studio，安装过程中务必勾选 Python 和 C++ 相关包，否则后续依赖可能编译失败。
2安装 insightface

在 webui 所使用的 Python 环境中执行。若环境不匹配会装到错误的解释器里。
```
pip install insightface==0.7.3
```
3安装扩展

打开 WebUI，进入 Extensions 标签页，在 install from URL 里填入扩展仓库地址并点击安装。
4重启 WebUI

安装完成后关闭 WebUI 再重新启动，扩展才会被加载生效。
5补下换脸模型

若出现 'NoneType' object has no attribute 'get' 报错，从 README 提供的链接下载 inswapper_128.onnx，放进 <webui_dir>/models/roop/ 目录。
6使用换脸功能

在 roop 下拉菜单导入一张带人脸的图片，勾选 Enable，之后生成的图像就会替换成所选人脸。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`Enable`	是	roop 下拉菜单中的复选框，勾选后才启用换脸	`勾选（开启）`
`install from URL`	是	Extensions 标签页中用于从仓库地址安装扩展的输入框	`https://github.com/s0md3v/sd-webui-roop`
`inswapper_128.onnx`	否	换脸模型文件，出现 NoneType 报错时需手动下载放置	`<webui_dir>/models/roop/inswapper_128.onnx`