说说安装流程：
roop独立版和插件版是分别单独开发的，独立版可以视频和图片换脸，插件版只能换图片。两个版本可以共用Visual Studio依赖和部分模型。
Visual Studio不用装那么多东西，只安装MSVC v143构建工具和C++即可，如下图所示

安装好后在控制面板----程序和功能中，会出现新装的这几项

安装roop需要6G多空间，主要是需要安装cuda和众多依赖包，虽然SD已经安装有cuda，但二者运行在各自的虚拟环境中，无法共用。
在一个非C盘，右键---在此处打开cmd窗口，分别输入以下两条命令，给cmd设置代理（确保网络通畅）：
set http_proxy=http://127.0.0.1:端口
set https_proxy=http://127.0.0.1:端口
然后输入
git clone https://github.com/s0md3v/roop.git
将roop下载到本地
继续输入 cd roop，进入roop文件夹
输入 python -m venv venv，创建虚拟环境
输入 .\venv\scripts\activate，激活虚拟环境
输入 pip install -r requirements.txt，安装cuda 11.8和依赖。
如果你的sd安装过cuda 11.8，那这里会用缓存包安装，无需下载。如果安装过程报错，检查网络是否正常。
如果你改过pip的源，可能会提示找不到某个版本，把pip源改回官方源即可。
如果出现红字警告有依赖包冲突，说需要某个版本，而你已经安装了更高版本，这个不用管它，在稍后启动过程中会自己修复。
安装完成，退出cmd

接3楼，在roop目录下建一个文件夹，把需要处理的视频图片都放里面
在roop目录下打开cmd窗口，首次运行需要下载模型，所以仍然要设置cmd代理。当然，也可以提前把模型下载好放到对应的目录中。roop的模型放在两个地方，一个在roop目录下的gfpgan文件夹和models文件夹


另一个在C盘用户目录下，文件夹结构如图

如果上述步骤都顺利完成，那就可以使用了
在roop目录下启动cmd，输入 .\venv\scripts\activate 回车
输入 python run.py 回车，稍候即可启动roop，这条启动命令是使用CPU
几条常用的运行参数（放在 python run.py 后面，用空格隔开）：
--execution-provider cuda 使用GPU
--video-quality 生成视频质量，值为0~51，默认18，值越小质量越好，反之越差
--frame-processor 选择帧处理器，默认为face_swapper（换脸），或face_enhancer（面部修复），两个可以同时用
--execution-threads 执行线程，这对低显存很重要，6G及以下显存最好设置为1
这是未用面部修复时，每秒处理6帧左右

加上使用面部修复后，每秒只有2帧左右