《射雕英雄传》里演过黄蓉的,除了朱茵、翁美玲、周迅、林依晨,竟然还有杨幂?
不信,看图
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我大杨幂,穿越到《射雕英雄传》了。
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换脸后人脸的轮廓、表情都一样,简直看不出是人造的。
整个视频,也十分流畅。
这样的效果,一下子就引来了一群吃瓜群众,微博话题阅读量达到了1.1亿。
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那么,AI换脸背后是怎么回事呢?
不止朱茵变杨幂
从换脸程序deepfake传入国内开始,就有不少网友制作过换脸视频。比如把宅男们喜闻乐见的女主播换成国内当红小花。
把主播变成唐嫣
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把冯提莫变赵丽颖:
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AI换脸技术deepfake已经出现一年多,造出了无数假视频。在国外,它被引到了“不可描述”的方向。
在Reddit论坛上,它掀起过一股狂潮,甚至出现过专门的讨论区。
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大胆的想法不敢有,但你可能想按照国内的老少皆宜用法,制作一部符合自己嗜好的换脸视频。
门槛并不算高,甚至都不用自己训练一个deepfake模型,有现成的程序用。
2018年1月,有人推出了Windows程序FakeApp,允许用户很轻松地自制换脸视频,即使没有任何AI方面的知识,大大降低了deepfake的使用门槛。
FakeApp只需要一个包含Nvidia GPU的个人电脑、3~4GB的存储空间,就能生成换脸视频。至于训练神经网络的材料需要用户自行寻找。
一、下载地址
![](https://img.haomeiwen.com/i1943856/786062f0011cf228.png)
链接:https://pan.baidu.com/s/1oU-Mc3iG186SFvfYV9o3ig
提取码:2lih
二、安装视频
【英语中字教程】现在大火的deepfake视频,换脸程序fakeapp使用教学。
播放地址:https://www.bilibili.com/video/av19349170
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三、图文版安装过程
1、安装必要环境;
硬件和操作系统,支持cuda的 Nvidia 显卡,8G及以上的内存,Windows10 x64
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用python查看TensorFlow版本,升级到1.5;
安装python3.6和tensorflow1.5,Python3.6 to PATH,推荐自定义安装,安装完确认下Python\Python36和Python\Python36\Scripts是否加入了环境变量,没有就手动添加一下。然后就可以打开命令行窗口,输入:pip install tensorflow-gpu==1.5安装tensorflow1.5的gpu版,为了提高下载速度可以先配置使用国内的源。
方法:在C:\Users[your username]目录新建pip目录,再到pip目录下新建pip.ini,内容如下(清华的源)
1.首先需要安装的便是这个能让你傻瓜式换脸的应用FakeApp了,点击链接进入官网。安装过程中并没有什么值得特殊强调的地方,咱们一笔跳过。
2.接下来就是和GPU相关的CUDA8了,选择相应的系统版本便可以下载安装。在安装方式这一步建议大家使用本地安装exe[local]
的方式,exe[network]
的安装方式....可能有点慢。默认情况下CUDA会自动帮你添加到环境变量,如果没有,请手动添加,这一步非常重要。
![](https://img.haomeiwen.com/i1943856/34bfc4e082255f0c.png)
应用简介
FakeApp 有三个模块
GET DATASET: 获取数据集
你的素材视频将被逐帧切割成图片,程序会自动识别并提取出图片中人物的面部数据。
TRAIN:训练模型
根据第一步中生成的数据集,机器会自动地帮你训练模型,从而进行面部的替换。
CREATE:生成视频
他能根据你训练出的模型,将给定视频素材中人物的面部进行替换,最后生成替换后的视频。
开始实验
1.第一步,生成数据集
先创建一个文件夹fake,将素材视频存放进去
![](https://img.haomeiwen.com/i1943856/b36c828a0a0fd365.png)
用A和B来区分这两个小妹妹,按照FakeApp的提示,将素材路径填入,点击EXTRACT,接下来无需任何操作,等程序跑完就行了。你会看到fake文件夹中多出了一个dataset-A的目录,这便是我们待会儿训练模型时需要的数据集了。A的训练集生成后,重复这一步骤,生成B的训练集。至此,咱们第一步结束了。
![](https://img.haomeiwen.com/i1943856/544b76ec7c1ba82b.png)
2.第二步,训练模型
在这一步开始前,你需要在fake文件中创建一个model目录,这里会存放模型文件。和之前一样,依次填入文件夹路径,下面的参数无需修改,使用默认配置即可。点击TRAIN,等待程序初始化后,会弹出一个预览框,这时,你几乎可以高枕无忧了。刚开始你会发现预览框最右侧的一列会非常模糊,不要紧,模型才刚开始训练。Loss A和Loss B代表模型的差异值,咱们无需关注数值产生的原理,你只需要知道,两者之差越小,说明模型训练的越好。
![](https://img.haomeiwen.com/i1943856/4cbc4c001c2757c9.png)
训练过程很费时间,比如,每个数据集各400张左右的面部图像,训练了大概14个小时。如果你想要更好的效果,建议每个数据集不低于600张,至于如何确定数据集的大小,可以看上面的示例图A,图中的360代表dataset-A的数据量。
值得一提的是,训练进度会被实时保存下来,也就是说你可以随时暂停训练,在预览窗口中,输入英文小写字母q即可保存退出,下次想要继续训练的话,打开FakeApp再点击TRAIN即可。
![](https://img.haomeiwen.com/i1943856/c9e62a3eefee12d7.png)
3.在model中填入我们先前训练好的模型路径,Video则填入你想要替换的视频路径,依旧是傻瓜式,点击CREATE,稍安勿躁,让GPU飞一会儿~程序跑完后,你应该就能在fake文件中看到生成的swap.mp4文件了,让我们通过视频截图,看看效果如何。
![](https://img.haomeiwen.com/i1943856/6d26dd2624b910ef.png)
![](https://img.haomeiwen.com/i1943856/2e77a07a2c386a49.png)
总的来说效果还是令人满意的,虽然看起来有点违和,但绝对可以以假乱真。好了,至此咱们的简易教程就告一段落了,如果你有什么问题欢迎留言讨论。
![](https://img.haomeiwen.com/i1943856/786062f0011cf228.png)
链接:https://pan.baidu.com/s/1oU-Mc3iG186SFvfYV9o3ig
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