Genjustsu

📌 核心价值：拍好的视频不用重拍，把出镜的人整个换成另一个角色，场景、机位、台词全不动，最后连原声都一帧不差地还给你

这是一个 2026 年 10 月刚开源的 AI 视频工作流 Genjustsu：本地起一个网页，上传你拍好的视频和一张新角色的参考图，它自动完成抠人、换人、配音对齐，先给你看低清草稿，你点头后才生成 1080p 成片。作者官方实测数据：189 个原声音频包逐字节校验一致，成片 1920×1080。

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🚀 什么是 Genjustsu？

Genjustsu（名字取"换人"之意的日语发音 Genjutsu）是开发者 Sirio Berati 在 GitHub 开源的视频角色替换工作流，MIT 协议，目前 400+ 星，还在 trending 榜上持续上涨。

它解决一个很具体的痛点：视频拍完了才发现出镜的人不合适。传统做法只有重拍，或者请剪辑师逐帧修——都又贵又慢。Genjustsu 的思路是把这件事拆成一条自动流水线：你的原视频进去，换了主角、其他一切不变的新视频出来。

核心定位：不是换脸贴图，而是"整人替换"——连头发、衣服、体型一起换，场景和原声不动

它在你电脑上跑一个本地网页（FastAPI，端口 8770），浏览器里完成全部操作。生成环节调用云端的 Seedance 视频模型（经 Enhancor API），所以默认配置下不需要你本地有显卡，一台普通笔记本就能跑整个流程。

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✨ 核心功能一览

最值得单独说的是原声保留这一条，也是它和普通"AI 换视频"工具最大的区别：

1. 先用 Demucs 把原视频里的人声和背景音乐分开；
2. 人声整体升 3 个半音（Rubber Band 处理，时长不变）——这是发给生成模型的"防伪"音轨；
3. 生成完成后，把你原来的完整音轨原样拷回成片。

作者做了逐字节校验：最终 1080p 成片里的 189 个原声音频包与源视频完全一致。也就是说，台词、语气、背景音一个采样都不会变。

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🛠️ 快速上手：一条命令装好

项目按"给你的编程 Agent 装"来设计：把文件夹丢给 Codex/Claude Code 这类工具，让它照着 docs/SETUP-AGENT.md 执行即可。手动装也不复杂：

# 1. 装依赖（macOS 为例）
brew install rubberband cloudflared

# 2. 进项目目录跑安装脚本（自动建 .venv + 装依赖 + 生成空白 .env）
bash setup.sh

# 3. 在 .env 里填你自己的两个 key
#    ENHANCOR_API_KEY  -> Seedance 生成（enhancor.ai）
#    REPLICATE_API_TOKEN -> Demucs 分离人声 / 深度图（replicate.com）

# 4. 启动本地服务
bash start.command
# 浏览器打开 http://127.0.0.1:8770

注意：Windows 用户需要走 WSL2；生成环节调用付费 API（Enhancor + Replicate），工作流和界面本身开源免费，生成按量计费——先用草稿模式确认效果再升 1080p，能把成本压到最低

操作是五步：上传 MP4/MOV → 选准备模式、检查整段掩码 → 上传新角色参考图 → 确认提示词、生成草稿 → 满意后点 1080p 批准按钮。

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📊 三种准备模式怎么选

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💡 适用场景

口播视频换人重录

功能说明：课程、带货口播、知识类视频里主讲人临时换人，不用重新打灯布景。 输入要求：单人居中出镜效果最好；换人需要一张新角色的参考图（或一段参考视频）。 输出效果：同机位同场景的新成片，原声台词逐字节保留。 适用场景：多语言版本批量换主播、老课程翻新、真人出镜素材复用。

老素材翻新

功能说明：库存视频里的出镜者形象过时，替换后直接当新素材发。 适用场景：账号改人设但不想重拍历史爆款；品牌更换代言人后的合规化处理。

用户群体总结

• ✅ 自媒体团队：素材复用，一人出镜多账号分发
• ✅ 课程制作方：讲师变更不用重录整门课
• ✅ 本地部署爱好者：MIT 协议，代码全在本地，媒体经临时托管直传
• ❌ 不适合：多人同框/运动剧烈镜头（官方明确说明网格模式仅优化单人居中）、想完全离线零成本生成（生成走云端 API）

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💰 费用与开源协议

开源协议： MIT，代码与文档完全免费，可商用。

实际使用成本构成：

• 工作流 + 本地 UI：免费
• Seedance 生成（Enhancor API）：按量付费，官方宣称目前市场最低价
• Demucs 人声分离 / 深度图（Replicate）：按量付费，单次几分钱量级

💡 省钱关键：草稿默认是低清预览，确认满意后再点 1080p 批准——避免为不满意的成片买单

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🎯 总结

Genjustsu 把"视频换人"从逐帧手工作业变成了一条带质检闸门的自动流水线：掩码不达标不放行、草稿不满意不出高清、成片原声逐字节校验。13 项自动化测试 + 一次端到端实测（2026-10-06，MacBook ARM64）都记录在仓库的 VALIDATION.md 里，可信度在线。

推荐指数： ⭐⭐⭐⭐（满分5星，扣一星在生成环节依赖付费 API）

适合人群： 有口播/出镜素材复用需求的自媒体团队、课程制作方、愿意花时间搭本地工作流的 AI 玩家

GitHub 仓库： sirioberati/Genjustsu-Open-Source-Workflow

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数据截至 2026-10-11，最新信息请以官网为准。