已经具备的基础
- 项目入口和运行方式已经成型，包含主入口与不同执行方式脚本。
- 仓库内已包含 face analyser、face swapper、face enhancer、face masking 等关键模块。
- 从 README 来看，图片、视频和 webcam 三种使用模式都已经有明确说明与路径。
PROGRESS
当前阶段先汇报“已经搭到哪里”，而不是假装已经做完。
从目前项目目录、说明文档和处理模块来看，这个项目已经具备了一个完整换脸流程实验的基础骨架，但仍处于继续打磨与整理阶段。
当前更像什么阶段
- 这更像一个“已接入基础框架、正在继续理解和验证效果”的阶段。
- 适合先作为个人实验方向和过程型作品展示，而不是最终 polished 成品。
- 现在最重要的是把功能理解、效果测试和项目叙述逐步整理出来。
IMPLEMENTATION
我先把这个项目拆成“能在本地跑起来”的几个环节，再一点点补效果与展示。
这一部分按当前本地仓库、README 的 manual install 路线和已有文件结构来汇报，不把还没完成的步骤写成已经做完。
01. 环境底座
当前仓库给出的手动安装前提比较明确，核心是先把 Python、依赖管理和多媒体工具准备好，再进入模型与运行阶段。
Python 3.11
pip
git
ffmpeg
VS Runtime
02. 模型文件位置
本地仓库已经有 models 文件夹，但目前看到的还是占位说明文件，说明这一步是当前流程里最值得继续补齐的节点之一。
models/
instructions.txt
inswapper_128_fp16.onnx
GFPGANv1.4.pth03. 本地环境配置
README 里最基础的 Windows 路线，是先用虚拟环境隔离依赖，再安装 requirements.txt 里的包。
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt04. Windows 加速路线
如果继续往 Windows 图形加速方向推进，仓库里已经给出 DirectML 这条路径。它更像“下一步性能验证”的切入口。
pip uninstall onnxruntime onnxruntime-directml
pip install onnxruntime-directml==1.21.0
python run.py --execution-provider directml我现在能确认到的本地状态
requirements.txt里已经包含opencv-python、insightface、onnx、customtkinter等关键依赖。- 仓库根目录已经有
run.py、run-cuda.bat、run-directml.bat，运行入口是清楚的。 models/instructions.txt说明模型文件应当被放进本地models目录，这也是后续最直接的落地步骤。
界面层的操作顺序
- 先选择 source face，也就是作为替换来源的人脸图。
- 再选择 target 图像、视频，或者直接走 webcam / live 模式。
- 最后根据场景走
Start、Preview或Live，这也是我现在展示“项目已跑到哪里”的主要依据。
STATUS
按当前代码结构来看，功能状态已经有这些可汇报内容。
换脸主流程
项目中已存在独立的 face_swapper 处理模块，说明主换脸流程已经不是概念阶段，而是进入了可以继续验证和优化的结构化阶段。
人脸识别与映射
目录中已有 face_analyser、多脸处理和 source/target mapping 相关逻辑，说明项目已具备从识别到匹配的完整基础。
细节增强与遮罩
当前仓库中已包含 face enhancer、mouth mask、face mask、post-processing 等处理逻辑，说明项目已经在关注效果细节，而不只是“能跑起来”。
基础测试意识
已有针对 face swapper mask 的测试文件，至少说明这个项目开始考虑异常输入和边界情况，而不是完全无验证地堆功能。
NEXT
接下来最值得补的，不是更多形容词，而是更清楚的成果展示。
下一步建议
- 继续做素材测试，筛出最能代表当前效果的输入与输出样例。
- 补 1 到 2 组过程图或视频片段，让项目从“文字说明”变成“可观看成果”。
- 整理你自己在这个项目里的工作内容，区分“基础框架来源”和“你正在做的研究与调整”。
当前页面的定位
这页先作为进度页使用，重点是诚实地汇报项目目前已到达的阶段。等你后面有更明确的演示结果，我再帮你把它升级成一页完整作品展示。