InsightFace 支持高质量的人脸识别和人脸对齐，包括人脸交换服务和跨平台的SDK开发。
这个项目 InsightFace（由 deepinsight 团队维护）是一个开源的 2D 和 3D 人脸深度分析工具箱，主要基于 PyTorch 和 MXNet 实现。它涵盖了多个人脸相关的核心任务，主要模块和功能如下：
🛠 核心模块
1. 人脸识别（Face Recognition）
- 实现了多种主流识别方法和损失函数，包括 ArcFace（CVPR 2019）、SubCenter-ArcFace（ECCV 2020）、VPL（CVPR 2021）、Partial‑FC（CVPR 2022）等。
- 支持多种网络骨干，如 IResNet、MobileFaceNet、DenseNet 等。
- 提供预训练模型和完善的评估工具（如 IJB、Megaface）。
2. 人脸检测（Face Detection）
- 包含 RetinaFace（CVPR 2020）、SCRFD（高效检测）和 BlazeFace 等方法 。
- 支持完整训练、评价和推理流程。
3. 人脸对齐（Face Alignment）
- 实现了 SDUNets（BMVC 2018）和 SimpleRegression 两种关键点回归方法 。
- 也提供 landmark 检测流程。
4. 3D 人脸分析
- 参与了 ECCV 2022 中单目 3D 面部重建竞赛第一名。
5. 人脸交换（Face Swapping）
- 提供
inswapper_cyn、inswapper_dax、inswapper_512_live等高性能人脸交换模型，已集成于 Picsi.Ai 和 Discord 机器人中。
📈 最新进展
- 2025‑03‑02 发布
inswapper‑512‑live（实时人脸交换模型）。 - 2024‑08‑01 将最新的人脸交换模型集成到 Picsi.Ai 服务中 。
- 2024‑05‑04 发布跨平台 SDK “InspireFace”，支持 C/C++ 和多种推理后端 。
- 2022 年首次获得 ECCV 3D 重建挑战第一名，2021 年在 NIST-FRVT 人脸识别现金赛中获第一。
⚙️ 如何上手
- 支持 pip 安装：
pip install -U insightface。 - 支持 PyPI 包、命令行 demo（例如 ArcFace 视频演示）、样例代码等。
- 依赖 Python 3.x、PyTorch ≥1.6 或 MXNet 1.6–1.8。
- 仓库中包含丰富代码、数据集接口、预训练模型下载脚本、评估工具等。
✅ 适用场景
- 面部识别系统开发：生成 embedding，搭建识别、对比、验证流程。
- 人脸检测与关键点定位：支持 MTCNN、RetinaFace、SCRFD 等。
- 人脸对齐、3D 重建与变形：适用于 AR、动画、全景重建等。
- 人脸交换：用于视频/照片中换脸应用或生成内容研究。
总结
InsightFace 是一个功能全面、开源且持续活跃的脸部智能分析平台，涵盖识别、检测、对齐、重建和换脸的全流程，适合科研与商业研究。它提供模块化、预训练模型、标准评测和易用接口，是人脸相关技术落地的利器 👥
项目地址：点击打开 (https://github.com/deepinsight/insightface)
油管：https://youtu.be/dd8v7qqB7kU
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