大家好，又见面了，我是 GitHub 精选君！

项目背景

随着现今数字生活的深化，我们的需求也在随之改变。让我们想象一个场景，你希望在数字世界中拥有一个属于你自己的“数字孪生”，它可以帮助你模拟真实世界中的各种场景，如试穿新出的服装款式，试用各种样式的美颜效果，甚至生成属于你的个性画像。然而，要实现这样一款工具，我们需要解决很多复杂的技术问题，包括但不限于面部模型的高精度生成、风格的精确控制、生成图片的高分辨率保持等。

今天要给大家推荐一个 GitHub 开源项目 modelscope/facechain，该项目在 GitHub 有超过 6.8k Star，用一句话介绍该项目就是：“FaceChain is a deep-learning toolchain for generating your Digital-Twin.”。

项目介绍

FaceChain 是一个深度学习工具链，适用于生成您自己的数字孪生。只需提供至少 1 张肖像照片，就能创建你自己的数字孪生，并开始在不同的设置中生成个人肖像（现在支持多种风格！）。你可以通过 FaceChain 的 Python 脚本或者熟悉的 Gradio 界面，甚至是 WebUI 进行训练你的数字孪生模型并生成照片。

FaceChain 的优点不仅在于高精生成，凭借支持的自定义提示，让生成的孪生肖像更富个性化，更可以表达真实你的风格和想法。此外，FaceChain 的颜值修饰效果也丰富多样，更是人们尝试美化自己数字孪生肖像的好工具。

如何使用

根据官方安装文档，初学者最推荐使用 ModelScope 笔记本，步骤十分简洁明了，只需打开你自己的 notebook， 在其中安装必要的运行库后，即可启动并运行 FaceChain。而如果你对 Docker 更熟悉，你也可以选择 Docker 镜像安装，并开始使用。软件环境兼容 Python 3.8 和 3.10，Pytorch 2.0.0 和 2.0.1，CUDA 11.7 以及 CUDNN 8.0，确保了大多数用户都能方便地运行 FaceChain。同时也可以直接通过 StableDifffusion WebUI 进行使用。

项目推介

FaceChain 项目仅 2023 年他们就陆续增加了一系列新的风格模型，开发了面部训练模块，增加了体验 FaceChain 的 Colab notebook，并且添加了虚拟试穿模块。此外， 他还赢得了 BenchCouncil Open100 年度排名以及 AIGC 应用工具最有价值商业奖。这些资料都充分展示了 FaceChain 的高开发活跃度以及广大用户的认可度。

以下是该项目 Star 趋势图（代表项目的活跃程度）：

更多项目详情请查看如下链接。

开源项目地址：https://github.com/modelscope/facechain

开源项目作者：modelscope

以下是参与项目建设的所有成员：

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