تحميل برنامج FaceFusion وتثبيته خطوة بخطوة | الدليل العربي الشامل لتبديل الوجوه

ما هو FaceFusion؟ الناشر والمجتمع

FaceFusion هو منصة مفتوحة المصدر لتبديل الوجوه وتحريرها بالذكاء الاصطناعي في الصور والفيديو، يصفه مطوّروه بأنه "Industry leading face manipulation platform" — منصة رائدة في مجال معالجة الوجوه. يعمل البرنامج كاملاً على جهازك المحلي دون إرسال صورك إلى أي خادم خارجي، وهذه من أهم مزاياه الخصوصية — وهو الموضوع الذي اخترناه في موقع صنديد لافتتاح سلسلة تجاربنا التقنية المعمّقة.

⭐ 29,310

نجمة على GitHub

🍴 4,768

نسخة مشتقة (Fork)

2023

سنة انطلاق المشروع (أغسطس)

3.7.1

أحدث إصدار (يوليو 2026)

👤 الناشر والفريق

المؤسس والمطوّر الرئيسي: Henry Ruhs (المعروف على GitHub باسم henryruhs) — حقوق النشر مسجلة باسمه في ملف الترخيص.
الجهة الناشرة: منظمة facefusion على GitHub، وهي المنظمة الرسمية التي تدير المستودع والمشاريع الملحقة به (مثل facefusion-pinokio الخاص بالتثبيت بنقرة واحدة).
المساهمون: مجتمع مفتوح المصدر من المطوّرين حول العالم يساهمون بالإصلاحات والتحسينات، مع نظام فحص تلقائي (CI) يراجع كل تعديل قبل قبوله.
الدعم المالي: يعتمد المشروع على دعم المجتمع عبر BuyMeACoffee، ويوفّر مثبّتات مدفوعة اختيارية (20$) لمن يريد دعم التطوير — لكن البرنامج نفسه مجاني بالكامل.

📜 الترخيص: OpenRAIL-AS البرنامج مرخّص برخصة OpenRAIL-AS (Copyright © 2026 Henry Ruhs) — وهي رخصة مصدر مفتوح مع قيود على الاستخدام تمنع توظيف البرنامج في الأذى أو المحتوى غير القانوني. أي أن الكود متاح للجميع، لكن استخدامك له مقيّد قانوناً بشروط الرخصة.

المميزات والعيوب بصراحة

✅ المميزات

مجاني ومفتوح المصدر بالكامل — كوده متاح للجميع
يعمل محلياً 100% — خصوصية تامة، لا تُرفع صورك لأي سحابة
تبديل وجوه في الصور والفيديو بجودة عالية
مجموعة معالجات إضافية: تحسين الوجوه، مزامنة الشفاه، تغيير العمر، استعادة التعابير، إزالة الخلفية، تلوين الفيديوهات القديمة وتحسين دقتها
يدعم تسريع GPU عبر CUDA وDirectML وTensorRT وOpenVINO وCoreML
واجهة ويب سهلة تعمل من المتصفح + أوامر سطر أوامر للمحترفين
نظام مهام (Jobs) لمعالجة دفعات كاملة تلقائياً
تطوير نشط جداً وتحديثات مستمرة

❌ العيوب

التثبيت اليدوي الرسمي يتطلب مهارات تقنية (المطوّر نفسه يحذّر من ذلك في README) — لذلك نستخدم Pinokio في هذا الدليل
يحتاج كرت شاشة قوي ليعمل بسلاسة؛ المعالجة على CPU بطيئة جداً
على كروت AMD الأداء أبطأ من كروت NVIDIA المماثلة (DirectML أقل كفاءة من CUDA)
حجم كبير: البرنامج + النماذج قد تتجاوز 10 جيجابايت
أول تشغيل يتطلب إنترنت لتنزيل النماذج
الواجهة بالإنجليزية فقط (لا توجد ترجمة عربية رسمية)
النتائج على الوجوه الجانبية أو الإضاءة السيئة قد تحتاج تجربة عدة إعدادات

متطلبات التشغيل

المكوّن	الحد الأدنى	الموصى به
نظام التشغيل	Windows 10 (64-bit)	Windows 11
المعالج	معالج رباعي النواة حديث	6 أنوية فأكثر
الذاكرة RAM	8 جيجابايت	16 جيجابايت فأكثر
كرت الشاشة	أي كرت يدعم DirectX 12	NVIDIA بذاكرة 8GB+ أو AMD حديث
مساحة القرص	15 جيجابايت فارغة	25 جيجابايت (SSD أفضل)
الإنترنت	مطلوب للتثبيت وأول تشغيل فقط	—

💡 بدون كرت قوي؟ يمكن تشغيل البرنامج على المعالج (CPU) فقط، لكن توقّع أن معالجة دقيقة فيديو واحدة قد تستغرق ساعات. البديل هو استئجار GPU سحابي بالساعة عبر منصات مثل RunPod — البرنامج يوفّر صور Docker رسمية لهذا الغرض.

التحميل والتثبيت — خطوة بخطوة (طريقة Pinokio)

اخترنا في موقع صنديد طريقة واحدة هي الأسهل والأنسب للمستخدم العادي: التثبيت عبر Pinokio — وهي الطريقة الرسمية المدعومة من فريق FaceFusion نفسه (السكربت مستضاف على حساب المنظمة الرسمي facefusion/facefusion-pinokio). Pinokio هو "متصفح تطبيقات ذكاء اصطناعي" يتكفل تلقائياً بتثبيت كل المتطلبات المعقدة: Git وConda وFFmpeg ومكتبات بايثون.

المرحلة الأولى: تثبيت Pinokio نفسه

حمّل Pinokio: افتح الموقع الرسمي pinokio.co واضغط Download واختر نسخة Windows.
شغّل ملف التثبيت .exe — إذا ظهرت نافذة زرقاء Windows protected your PC فاضغط More info ثم Run anyway (البرنامج معروف وآمن، والتحذير فقط لأنه ليس موقّعاً بشهادة مدفوعة).
حدّد مكان التخزين: عند أول تشغيل سيسألك Pinokio أين يخزّن التطبيقات — اختر قرصاً فيه 15 جيجابايت فارغة على الأقل.
انتظر التجهيز: في أول إقلاع سينزّل Pinokio أدواته الخاصة (بيئة Conda وGit مدمجة داخله) — عملية تتم مرة واحدة فقط.

المرحلة الثانية: تثبيت FaceFusion داخل Pinokio

من واجهة Pinokio اضغط Discover (اكتشاف) في الأعلى.
ابحث عن FaceFusion واضغط على بطاقته — تأكد أن الناشر هو الحساب الرسمي facefusion.
اضغط زر Download لتنزيل سكربت التثبيت.
اضغط Install — سيبدأ تثبيت كل شيء تلقائياً: البيئة، المكتبات، ونماذج الذكاء الاصطناعي. قد تستغرق 15–45 دقيقة حسب سرعة إنترنتك.
عند انتهاء التثبيت سيظهر زر Start ▶ — اضغطه لتشغيل البرنامج.
ستظهر نافذة طرفية سوداء تعرض سجل التشغيل، ثم يفتح المتصفح تلقائياً على العنوان: http://127.0.0.1:7860 🎉

⚠️ مهم لأصحاب كروت AMD بعد فتح الواجهة، اذهب لقسم Execution Providers واختر DirectML (بدلاً من CPU) لتستفيد من كرت الشاشة عبر DirectX 12. لأصحاب كروت NVIDIA: اختر CUDA. ثم اضغط Apply Settings.

ℹ️ ملاحظة حول الإصدارات وقت كتابة هذا الدليل: أحدث إصدار من FaceFusion هو 3.7.1، بينما حزمة Pinokio الرسمية تعرض الإصدار 3.6.1 — تأخّر طبيعي لأن سكربتات التثبيت تُحدَّث بعد الإصدارات الرسمية بأيام أو أسابيع. كل ما في هذا الدليل ينطبق على كلا الإصدارين.

حل المشاكل الشائعة أثناء التثبيت

هذه أشهر الأخطاء المُبلّغ عنها في مجتمع Pinokio الرسمي، مع حلولها:

الخطأ	السبب	الحل
`ModuleNotFoundError: No module named 'cv2'` أو `DLL load failed while importing cv2`	مكتبة OpenCV لم تُثبَّت بشكل صحيح أو ينقصها تعريف	من Pinokio افتح صفحة التطبيق واضغط Reinstall لإعادة التثبيت من الصفر؛ وتأكد من تثبيت آخر تحديثات Windows
`PackagesNotFoundError: ffmpeg`	مشكلة مؤقتة في قنوات حزم Conda	حدّث Pinokio لآخر إصدار ثم أعد التثبيت؛ المطوّرون يصلحون هذه المشاكل سريعاً في السكربت
`WinError 32` عند التحقق من النماذج	ملف النموذج ممسوك من عملية أخرى أو مضاد الفيروسات	أغلق البرنامج نهائياً وأعد المحاولة؛ أضف مجلد Pinokio لاستثناءات مضاد الفيروسات
التثبيت يتوقف أو بطيء جداً	ضعف الإنترنت أو امتلاء القرص	تأكد من مساحة فارغة 15GB+ واستقرار الاتصال، ثم أعد المحاولة
زر Install لا يستجيب من موقع Pinokio	تطبيق Pinokio غير مثبّت بعد على الجهاز	ثبّت التطبيق أولاً — زر الموقع يعمل فقط بفتح التطبيق المثبّت
المتصفح لا يفتح الواجهة تلقائياً	—	افتح يدوياً: `http://127.0.0.1:7860`

أول تشغيل وجولة في الواجهة

واجهة FaceFusion تعمل داخل المتصفح (مبنية بمكتبة Gradio) لكنها تعمل محلياً على جهازك. تنقسم الواجهة لمناطق رئيسية:

المنطقة	وظيفتها
SOURCE	هنا ترفع صورة الوجه الذي تريد وضعه (وجهك مثلاً) — صورة واحدة أو أكثر
TARGET	هنا ترفع الصورة أو الفيديو الهدف الذي سيُستبدل الوجه فيه
PREVIEW	معاينة حية للنتيجة قبل المعالجة النهائية، مع شريط تنقّل بين إطارات الفيديو
OUTPUT	النتيجة النهائية بعد الضغط على Start، مع زر لتنزيل الملف
أقسام الإعدادات الجانبية	عشرات الخيارات منظمة في مجموعات قابلة للطي (Processors، Face Detector، Execution...)

أهم مجموعات الإعدادات التي ستتعامل معها

Processors: اختيار العمليات المطلوبة — الأهم face_swapper (التبديل) وface_enhancer (تحسين الجودة بعد التبديل).
Face Swapper Model: نموذج التبديل — الافتراضي inswapper_128 ممتاز للبداية، وعائلة hyperswap الأحدث تعطي دقة أعلى.
Face Selector Mode: طريقة اختيار الوجوه في الهدف: one (وجه واحد)، many (كل الوجوه)، reference (وجه محدد تختاره من المعاينة).
Face Detector: نموذج كشف الوجوه وحجمه وزاويته — مفيد عند وجود وجوه جانبية أو صغيرة.
Execution Providers: محرك التسريع (DirectML لكروت AMD، CUDA لكروت NVIDIA، CPU كخيار أخير).
Output: جودة الصورة الناتجة، ترميز الفيديو، ومكان الحفظ.

تبديل الوجه في صورة — عملياً

ارفع صورة المصدر: في قسم SOURCE ارفع صورة وجهك — يُفضّل صورة أمامية واضحة بإضاءة جيدة وبدون نظارات شمسية.
ارفع الصورة الهدف: في قسم TARGET ارفع الصورة التي تريد التبديل فيها.
فعّل المعالجات: من Processors اختر face_swapper، وأضف face_enhancer لنتيجة أنقى.
اختر الوجه: إن كانت الصورة الهدف فيها عدة أشخاص، استخدم reference من Face Selector وحدّد الوجه المطلوب من المعاينة.
راجع المعاينة: في PREVIEW ستظهر النتيجة فوراً — جرّب تغيير نموذج التبديل إن لم تعجبك.
نفّذ: اضغط START — خلال ثوانٍ (على GPU) ستجد النتيجة في OUTPUT جاهزة للتنزيل.

💡 نصائح لنتيجة احترافية ارفع Output Image Quality إلى 90–100 • استخدم صورة مصدر بدقة عالية وزاوية مشابهة لزاوية الوجه في الهدف • فعّل face_enhancer دائماً لإخفاء حواف الدمج • جرّب نماذج hyperswap إذا بدا الوجه الناتج "باهتاً".

تبديل الوجه في فيديو — عملياً

نفس منطق الصور تماماً، لكن الهدف هنا ملف فيديو. ما يحدث خلف الكواليس: البرنامج يفكك الفيديو إلى إطارات، يعالج كل إطار، ثم يعيد دمجها مع الصوت الأصلي.

ارفع وجهك في SOURCE والفيديو الكوميدي في TARGET.
فعّل face_swapper وface_enhancer من Processors.
قلّص الفيديو أولاً: من خيار Trim Frame حدّد بداية ونهاية المقطع المطلوب (مثلاً 10 ثوانٍ فقط للتجربة) — هذا يوفّر وقتاً هائلاً.
راجع عدة إطارات عبر شريط التنقل في PREVIEW للتأكد من ثبات النتيجة طوال المقطع.
اضبط Output Video Encoder على libx264 (توافق ممتاز مع كل المشغّلات) وOutput Video Quality حسب رغبتك.
اضغط START وانتظر — المعالجة تتم إطاراً بإطار: مقطع 10 ثوانٍ (≈300 إطار) قد يأخذ من دقائق إلى ساعة حسب كرتك.
ستجد الفيديو النهائي في OUTPUT — والصوت الأصلي يُستعاد تلقائياً في الفيديو الناتج.

⚠️ توقّعات واقعية لكروت AMD عبر DirectML توقّع سرعة تقريبية من 1–4 ثوانٍ لكل إطار حسب كرتك والدقة. ابدأ بمقاطع قصيرة (5–10 ثوانٍ) للتجربة قبل معالجة فيديو كامل، وخفّض دقة الفيديو المدخل إن كان 4K — لا فائدة منها للتجارب الكوميدية.

🎬 ميزة إضافية: مزامنة الشفاه إذا أردت أن يطابق الوجه الجديد كلاماً مختلفاً، فعّل معالج lip_syncer وارفع ملفاً صوتياً — سيعدّل البرنامج حركة الشفاه لتطابق الصوت الجديد.

كيف يعمل البرنامج تقنياً؟

FaceFusion ليس "نموذجاً واحداً" بل خط معالجة (Pipeline) يمر فيه كل إطار بعدة نماذج ذكاء اصطناعي متخصصة، كلها بصيغة ONNX وتعمل عبر محرك ONNX Runtime الذي يوجّه الحسابات لكرت الشاشة:

1️⃣ كشف الوجوه◀ 2️⃣ النقاط المرجعية (68 نقطة)◀ 3️⃣ المحاذاة والقص◀ 4️⃣ بصمة الوجه (Embedding)◀ 5️⃣ التبديل◀ 6️⃣ الدمج بالأقنعة◀ 7️⃣ التحسين

1. كشف الوجوه (Face Detection): نماذج مثل retinaface وyoloface تحدد مكان كل وجه في الإطار.
2. النقاط المرجعية (Landmarks): نموذج 2dfan4 يحدد 68 نقطة دقيقة (العيون، الأنف، الفك...) لفهم بنية الوجه.
3. المحاذاة (Alignment): يُقصّ الوجه ويُدوَّر لوضعية قياسية حتى تفهمه النماذج التالية.
4. التعرّف (Recognition): نموذج ArcFace يستخرج "بصمة رقمية" (متجه 512 رقماً) تميّز هوية الوجه المصدر.
5. التبديل (Swapping): نموذج مثل inswapper_128 يولّد وجه المصدر مكان وجه الهدف مع الحفاظ على تعابير وإضاءة الهدف.
6. الدمج (Masking & Blending): أقنعة ذكية تدمج الوجه الجديد بسلاسة وتتجنب العوائق (يد، شعر، نظارة).
7. التحسين (Enhancement): نماذج مثل codeformer وgfpgan ترفع نقاء الوجه الناتج وتزيل التشوهات.

وفي الفيديو يتكرر هذا الخط لكل إطار، مع متتبّع (Tracker) يربط الوجوه بين الإطارات المتتالية لثبات النتيجة، ثم يتكفل FFmpeg بإعادة دمج الإطارات واستعادة الصوت.

تشريح ملفات الكود المصدري — ملفاً ملفاً

المستودع الرسمي (facefusion/facefusion) منظم بعناية. إليك شرح كل جزء ووظيفته بالتحديد، كما هو في الكود الفعلي:

🗂 الملفات الجذرية

الملف	وظيفته بالتحديد
`facefusion.py`	نقطة الدخول الرئيسية للبرنامج — ملف صغير جداً (162 بايت) مهمته فقط استدعاء النواة وتمرير أوامرك إليها
`install.py`	نقطة دخول المثبّت — يستدعي منطق تجهيز البيئة وتثبيت المكتبات حسب المسرّع المختار
`facefusion.ini`	ملف الإعدادات الافتراضية — يمكنك تعديله لتغيير أي خيار افتراضي دائماً (المسارات، الجودة، عدد الخيوط...)
`requirements.txt`	قائمة مكتبات بايثون المطلوبة بإصداراتها الدقيقة
`LICENSE.md`	نص الترخيص: OpenRAIL-AS © Henry Ruhs
`README.md`	التعريف بالمشروع وأوامر التشغيل الأساسية
`facefusion.ico`	أيقونة البرنامج
`.flake8` / `mypy.ini` / `.coveragerc` / `.editorconfig`	إعدادات أدوات جودة الكود: الفحص الأسلوبي، فحص الأنواع، تغطية الاختبارات، وتنسيق المحرر
`.github/workflows/ci.yml`	نظام فحص تلقائي (CI) يختبر الكود عند كل تعديل قبل قبوله
`.github/FUNDING.yml`	روابط دعم المشروع مادياً

🧠 نواة البرنامج — مجلد `facefusion/`

الملف	وظيفته بالتحديد
`core.py`	قلب البرنامج: ينسّق كل شيء — قراءة الأوامر، تنزيل النماذج، توجيه التنفيذ للواجهة أو المعالجة
`program.py`	أكبر ملف في المشروع (≈32KB): يعرّف كل وسائط سطر الأوامر والخيارات المتاحة
`metadata.py`	بيانات تعريفية صغيرة: اسم البرنامج وإصداره
`config.py`	يقرأ ملف `facefusion.ini` ويحوّله لإعدادات يفهمها البرنامج
`state_manager.py`	يدير "الحالة" الحالية: ما هي الملفات المرفوعة؟ ما الخيارات المفعّلة؟
`args.py`	يطبّق الوسائط الممرّرة من المستخدم على حالة البرنامج
`choices.py` / `types.py`	تعريف كل القيم المسموح بها (أسماء النماذج، المسرّعات...) وأنواع البيانات المستخدمة
`execution.py`	يكتشف ويختار مسرّع التشغيل: CUDA أو DirectML أو CPU حسب جهازك
`inference_manager.py`	ينشئ ويدير جلسات تشغيل نماذج ONNX على المسرّع المختار
`download.py` / `curl_builder.py`	تنزيل ملفات النماذج من الإنترنت وبناء طلبات التحميل مع التحقق من سلامتها
`content_analyser.py`	محلل المحتوى المدمج: يفحص الصور والفيديو قبل المعالجة ويرفض معالجة المحتوى غير اللائق — أحد مكونات الحماية في البرنامج
`process_manager.py`	يدير حالة المعالجة الجارية (تشغيل/إيقاف/انتظار) حتى تستطيع إيقاف العملية بأمان
`ffmpeg.py` / `ffmpeg_builder.py`	يبنيان أوامر FFmpeg كاملة: تفكيك الفيديو لإطارات، دمج الإطارات الناتجة، استعادة الصوت، ضبط الترميز
`audio.py`	أدوات قراءة ومعالجة المسارات الصوتية
`vision.py`	قراءة الصور وإطارات الفيديو وكتابتها
`filesystem.py` / `temp_helper.py`	إدارة الملفات والمجلدات المؤقتة التي تُخزَّن فيها إطارات الفيديو أثناء المعالجة
`logger.py`	تسجيل الرسائل والأخطاء في الطرفية والملفات
`translator.py` / `locales.py`	نظام ترجمة نصوص الواجهة
`normalizer.py` / `sanitizer.py`	تطبيع مدخلات المستخدم (المسارات، معدل الإطارات) وتنقيتها من القيم غير الصالحة
`benchmarker.py`	قياس سرعة جهازك عبر اختبارات معيارية (أمر `benchmark`)
`camera_manager.py` / `streamer.py`	التقاط الكاميرا وبث التبديل الحي المباشر
`installer.py` / `conda.py` / `app_context.py`	منطق التثبيت وكشف بيئة Conda وسياق التشغيل (واجهة أم سطر أوامر)
`exit_helper.py` / `thread_helper.py` / `time_helper.py` / `common_helper.py` / `cli_helper.py` / `program_helper.py` / `model_helper.py` / `hash_helper.py` / `json.py`	أدوات مساعدة صغيرة متخصصة: إنهاء آمن، إدارة الخيوط، حساب الأزمنة، بصمات التحقق، قراءة JSON...

🙂 وحدات فهم الوجه

الملف	وظيفته بالتحديد
`face_detector.py`	يكتشف أماكن الوجوه في الصورة/الإطار عبر عدة نماذج قابلة للاختيار
`face_landmarker.py`	يحدد النقاط المرجعية الدقيقة (68 نقطة) لكل وجه مكتشف
`face_recognizer.py`	يستخرج البصمة الرقمية للوجه (متجه الهوية) لمطابقة الوجوه واختيارها
`face_helper.py`	عمليات هندسية على الوجه: المحاذاة، القص، التدوير، وإعادة اللصق في مكانه الأصلي
`face_masker.py`	يبني أقنعة الدمج الذكية التي تحدد أين ينتهي الوجه الجديد ويبدأ الأصلي (لتفادي اليد والشعر والنظارة)
`face_selector.py`	ينفّذ منطق اختيار الوجه المستهدف: وجه واحد، كل الوجوه، أو وجه مرجعي محدد
`face_tracker.py`	يتتبّع هوية كل وجه عبر إطارات الفيديو المتتالية حتى لا "يقفز" التبديل بين الأشخاص
`face_store.py`	مخزن مؤقت في الذاكرة يحفظ الوجوه المكتشفة وبصماتها أثناء الجلسة
`face_classifier.py`	يصنّف خصائص الوجوه المكتشفة
`face_creator.py`	يجمع بصمات عدة صور مصدر في "بصمة متوسطة" أدق للوجه الواحد

⚙️ المعالجات — مجلد `facefusion/processors/`

كل معالج هو وحدة مستقلة داخل processors/modules/، وكل وحدة تحتوي 4 ملفات ثابتة البنية: core.py (المنطق الفعلي)، choices.py (خياراتها)، types.py (أنواع بياناتها)، locales.py (نصوصها في الواجهة).

الوحدة	ماذا تفعل؟
`face_swapper`	الوحدة الأساسية: تبديل وجه المصدر بوجه الهدف
`face_enhancer`	تحسين نقاء وجودة الوجه بعد التبديل (إخفاء التشوهات والحواف)
`face_editor`	تحرير ملامح الوجه يدوياً (فتح العينين، ابتسامة، اتجاه النظر...)
`face_debugger`	أدوات فحص للمطورين: إظهار الأقنعة ونقاط الكشف فوق الصورة
`expression_restorer`	استعادة تعابير الوجه الأصلية بعد التبديل (مبنية على LivePortrait)
`age_modifier`	تقديم أو إرجاع عمر الوجه
`lip_syncer`	مزامنة حركة الشفاه مع مقطع صوتي خارجي
`deep_swapper`	تبديل "عميق" بجودة أعلى للمشاهد الصعبة (يتطلب تدريباً أطول)
`background_remover`	إزالة خلفية الصورة/الفيديو أو استبدالها
`frame_colorizer`	تلوين الفيديوهات والصور القديمة بالأبيض والأسود
`frame_enhancer`	رفع دقة الإطار كاملاً (Super-Resolution) وليس الوجه فقط
`pixel_boost.py` (في processors)	رفع دقة المعالجة الداخلية للوجه لتفاصيل أدق على حساب السرعة
`live_portrait.py` (في processors)	دوال مساعدة لتقنية LivePortrait المستخدمة في التعابير والتحرير

🖥 الواجهة والمهام وسير العمل

المجلد/الملف	وظيفته بالتحديد
`facefusion/uis/`	كود الواجهة الرسومية (Gradio): ملف `core.py` يبني الواجهة، ومجلد `components/` يحتوي مكوّناً لكل جزء تراه (Source، Target، Preview، Output، وكل قوائم الخيارات)، و`assets/overrides.css` للتنسيق
`facefusion/jobs/`	نظام المهام: `job_manager.py` ينشئ ويخزن المهام، `job_runner.py` ينفّذها بالترتيب، `job_store.py` يحفظ حالتها — يتيح معالجة دفعات كاملة تلقائياً
`facefusion/workflows/`	مسارات المعالجة الجاهزة: `image_to_image.py` (صورة لصورة) و`image_to_video.py` (صورة لفيديو)
`tests/`	اختبارات آلية تغطي كل وحدة — تضمن أن أي تعديل جديد لا يكسر وظائف قائمة

📌 أين تجد هذه الملفات على جهازك بعد التثبيت؟ عند التثبيت عبر Pinokio ستجد كامل الكود المصدري داخل مجلد تخزين Pinokio الذي اخترته، في مسار يشبه: pinokio\api\facefusion.git\app — يمكنك فتحه واستكشاف كل ما شرحناه أعلاه بنفسك.

الحماية المدمجة والاستخدام المسؤول

يحتوي البرنامج على محلل محتوى مدمج (وحدة content_analyser) يفحص المدخلات تلقائياً ويرفض معالجة المحتوى غير اللائق — وهي حماية مقصودة من المطوّر لمنع أخطر أشكال إساءة الاستخدام: إنتاج محتوى حميمي مزيّف لأشخاص دون موافقتهم.

⛔ الحدود القانونية والأخلاقية إنشاء أو نشر صور/فيديوهات حميمية مزيفة لأشخاص حقيقيين دون موافقتهم جريمة يعاقب عليها القانون في معظم دول العالم، وكذلك انتحال شخصية الآخرين للاحتيال أو التشهير. رخصة البرنامج (OpenRAIL-AS) نفسها تحظر هذه الاستخدامات صراحة. الاستخدام الآمن: وجهك أنت، أو أشخاص وافقوا صراحة، مع الإفصاح أن المحتوى معدّل بالذكاء الاصطناعي.

🛡 كيف يمكن حماية هذه التقنية بشكل أعمق؟ (زاوية بحثية للمطورين)

سؤال مشروع يطرحه الباحثون: ما دام الكود مفتوح المصدر ويعمل على جهاز المستخدم، فأي حماية برمجية داخله قابلة نظرياً للتعديل — فكيف تُحمى هذه التقنيات فعلاً؟ خلاصة النقاش البحثي الحالي:

الحماية داخل النموذج نفسه: تدريب النموذج ليرفض أنماطاً معينة من الداخل (Refusal Training) بدل فلاتر في الكود المحيط — أصعب في التجاوز لأنها جزء من أوزان النموذج نفسها.
إثبات المصدر (Content Provenance): معايير مثل C2PA توقّع المحتوى الأصلي رقمياً لحظة إنشائه، فيستطيع أي شخص التحقق لاحقاً مما إذا كان الفيديو أصلياً أم معدّلاً.
العلامات المائية غير المرئية: بصمات خفية تُزرع في المحتوى المولّد وتكشفها أدوات الفحص.
أدوات الكشف المضاد: نماذج متخصصة في اكتشاف الوجوه المزيفة تتطور بالتوازي مع نماذج التوليد.
الأطر القانونية: التجريم الواضح للاستخدام الضار يبقى الرادع الأقوى عملياً.

✅ قواعد ذهبية للاستخدام المسؤول استخدم وجهك أو وجوه من وافقوا كتابياً • أعلن دائماً أن المحتوى معدّل بالذكاء الاصطناعي عند نشره • لا تنتحل هوية أحد ولو "للمزاح" دون علمه • لا تستخدم وجوه أطفال إطلاقاً.

الأسئلة الشائعة حول FaceFusion

؟هل برنامج FaceFusion مجاني؟

نعم، البرنامج مجاني ومفتوح المصدر بالكامل برخصة OpenRAIL-AS. توجد مثبّتات مدفوعة اختيارية (20$) لدعم المطورين، لكن التثبيت اليدوي أو عبر Pinokio مجاني 100%.

؟هل يعمل FaceFusion بدون كرت شاشة قوي؟

نعم، يمكن تشغيله على المعالج CPU فقط لكن ببطء شديد (معالجة دقيقة فيديو قد تستغرق ساعات). للسرعة المثالية تحتاج كرت NVIDIA مع CUDA أو كرت AMD مع DirectML.

؟هل يحتاج FaceFusion إلى اتصال بالإنترنت؟

يحتاج الإنترنت أثناء التثبيت وعند أول تشغيل فقط لتنزيل نماذج الذكاء الاصطناعي، بعدها يعمل محلياً بالكامل على جهازك دون إنترنت ودون رفع صورك لأي خادم.

؟ما أفضل مسرّع لكروت AMD على ويندوز؟

DirectML هو المسرّع الأنسب لكروت AMD على ويندوز — يعمل عبر DirectX 12 دون تعريفات إضافية. اختره من قسم Execution Providers في واجهة البرنامج.

؟هل يمكن حذف Pinokio بعد تثبيت FaceFusion؟

لا. Pinokio ليس مجرد مثبّت بل هو البيئة المشغّلة للبرنامج — ملفات FaceFusion وأدوات Python وGit وFFmpeg كلها مخزنة داخل مجلده، وحذفه يعني توقف البرنامج عن العمل.

؟هل استخدام FaceFusion قانوني؟

البرنامج قانوني للاستخدام المشروع: وجهك أنت أو أشخاص وافقوا صراحة، مع الإفصاح أن المحتوى معدّل. أما إنشاء محتوى حميمي مزيف أو انتحال الهوية دون موافقة فهو جريمة يعاقب عليها القانون وتخالف رخصة البرنامج.

الروابط الرسمية والخاتمة

المصدر	الرابط
المستودع الرسمي على GitHub	github.com/facefusion/facefusion
الموقع الرسمي	facefusion.io
التوثيق الكامل	docs.facefusion.io
حزمة Pinokio الرسمية	github.com/facefusion/facefusion-pinokio
تحميل Pinokio	pinokio.co
دعم المطورين (اختياري)	buymeacoffee.com/facefusion

الخاتمة

FaceFusion مثال نادر على مشروع مفتوح المصدر ينافس المنتجات التجارية: كود منظم باحترافية، معالجات متنوعة، وتطوير نشط منذ 2023. في هذا الدليل على موقع صنديد مررنا بالرحلة كاملة: من تثبيته بضغطة زر عبر Pinokio، إلى تبديل أول وجه في صورة وفيديو، إلى فهم خط المعالجة التقني، وانتهاءً بتشريح كل ملف في كوده المصدري. التقنية قوية وممتعة — وقوتها هذه بالضبط هي ما يجعل الاستخدام المسؤول جزءاً لا يتجزأ من إتقانها. جرّب، تعلّم، وانشر إبداعك... بوجهك أنت 😄