《日本一区高清更新二区6》

警惕(🚀)照片泄漏，有人已经能把你的照片合成小视频了！

请叫我

制片师

不知道差友们还记不记得两个月前 Reddit 上的科技界大事儿。。。

有个 id 叫 deepfakes 的神人，用机器学习框架写了一套工具，把女星的脸接到了某些不可描述(🏆)的影片中。

和一般意义上的 P 图不同，这个方(⚓)法是通(🌅)过搭建神经网络来学习人脸，使替换以后的脸可以生动(🕹)地模仿原来的表情，以假乱真。

差评君这两天闲来无事，逛 Reddit 的时(💥)候发现有(⛓)了个以 deepfakes 命名的板块，里面一堆人在讨论技术的同时还在贴着不可描述的内容，一片欣（(💕) hei ）欣（ hei ）向（ hei ）荣(⛰)，学术氛围浓厚(🚽)。。。

还有人分享大量训练样本

差评君觉得有些奇怪，虽然说那位叫 deepfakes 的大神把工具开源了，但是以大部分网友的水平应该是不会用他的源码的，咋这个社区这么热闹了呢。。。

直到我注意到了置顶帖，又有个 id 叫 deepfakeapp 的老哥在 deepfakes 的代码基础上做了一套傻瓜式工具，让没啥技术背景的人也能学会使用(🥥)，这(💇)种分享精神实在(🏾)是让我感动。。。

可惜的(💢)是虽(👦)然哥们儿精神可嘉，不过依然不够 geek --这套工具没有开(🤦)源。

不过一开始 deepfakes 的代码库也没有(👋)用任何协议，所以不开源也(📒)没啥毛病(♈)。

那还等什么？？？我(🚄)这就下载下来，抱着学(🚆)术态(🛀)度好好研究一下机器学习啊！！！

按照开发者的教程，这套工具的环境需要 CUDA，这(🏷)是核弹厂 Nvidia 出的用显卡来做机器学习的工具，我装了一下。（ 至于为啥要用显(🐂)卡来搞，你可(😰)以看看我的旧文章 ）

以及 Visual Studio，微软家的开发工具，功能极为强(🍹)大，这个(🌡)差评君因为平时会玩儿 Unity， 早(😐)就装过了。

工具名叫 FakeApp，它目前有 3 个功能，我依次试了试。

第一(🙉)个功能是(🌺)获取(🧠)训练样(🥡)本。

获取方式是逐(💭)帧截取一个视频文件，然后再把里面的脸部截出来，做成一个个 256 × 256 像(👭)素的矩形。

差评君征集了一下公司里小伙伴们的意见，选择了女神石原里美作为训练对象。

我(🌏)找到了一段采访视频，用 FakeApp 的素材制作工具成功获得了大量石原女神的脸(🎵)部图片。

在剔除了一些不含脸部，或者不清晰的图片以后，得到了两千多张脸部图片。

好。。。可爱。。。

然后，在网上随便找了一个不认识的日本妹子拍的视频，也做了差不多的操作，获得了另一组素材。

差评君准备好了素材，开始使用第二个功能，训练。

结果刚点下去没(🙏)多久，这(🎒)玩意(🔩)儿报了个错。。。

考虑到这是个人开(🎵)发项目，稳(🎪)定性很差也是情有可原的嘛，而且人家也(📥)没收(💧)钱。。。

但是我不知道问题出在哪啊？！

后来通过各种研究，发现有人和我碰到了一样的问题，最后开发者回答：因为执行训练时用的代码(🐢)调用的是 CUDA 8.0（ 最新的是 9.1，你特么研究这么先进的技术，环境能不能也用新的！？），而 CUDA 8.0 配套的 Visual Studio 插件最新的也只支持到 2015 版本，差评君用的是 2017，因此失败了。

总而言之，就是环(🥙)境配置的时候我没有(😎)按要求的版本搞！

而且这朋友又没开源，我想改代码也没办法，只好老老实实地去搞定环境了。

但是问题来了，微软作为一家在科技行业中的领先企业，为了推动新标准自然是义不容辞的，所以旧版的工具 VS 2015 在官网上肯定是没收啦，给我用新版本(🗽)去啊混蛋！

我看着文件夹里几千张石原小姐姐的(🔈)微笑，正准备砸电脑的时候，在旁边偷窥我的世超给了我个 U 盘，里面静静的躺着 VS 2015 的镜像文件，他朝我露出了一个鼓励的微笑(🔁)。。。

果然还是你们程序员靠谱啊

差评君卸载了电脑上的 VS 2017，装上了 2015，又重新装了(💳)遍 CUDA 8.0，打上了补丁，我可以说我上学的时候都没(😆)这么认真的钻研技术。。。

随后，设置好了一些选项，例如训练素材和模型的路径，神经网路层数，节点(🔚)数等等。。。

项目代号：石原里美，启(🚓)动！

顺路还在工作群里装了个逼！

一开始，效果很次，啥也看不出。。。

工具运行时会出现(🍿)两组不断(👞)变小的叫作 “ Loss ” 的属性，差评君猜(👶)这是素材组转化的时候体现损失率(🚔)的参数，值越低越好。

随(📬)着时间的推移(🔃)，图像变得清晰以后，就能看见训练代码会在左(🕰)边不知名妹子的脸型基础上，用石原妹子的脸型代替成右边的样子。

这期间，电脑卡得一塌糊涂。。。

我嫌它太慢了，抢过了 KK 装了 1080 Ti ，32G 内存的高配 PC，把环境全部搞定了以后(🗣)开始了全速训练，目(✌)测大概是我 16G， 960 GTX 的小破电脑 5 倍速度，我把进程挂在那儿跑了 20 个小(👾)时。

这个训(💼)练(🐆)过程没有结束的时候，我只要按照自己的需求，掐掉训练就行。

第二天，我(🙅)从 KK 这里把训(♊)练(🖖)好的模型拷贝了过来，开始了最后一步。

转化素材。

这一步我做了(🛠)以后发现，原理其实没有(🛵)我想象的(👐)那么牛逼。。。

在我依次指定完训练好的模型和原视频的路径，设定好视频帧率以后，这个工具会逐帧分离视频，把人脸(🚙)抽出来，然后从模型里找到(😀)数据替代像素，再嵌回去做(🛂)成新的逐帧画面，最后把画面合(🐁)成视频。

然而，这个个人项目再次证明了它还有进步空间，最后一步合成的时候出错了，而且找不(🎉)到原因。。。

看着这 8 千多张合成好的(🍝)视频帧，我快急死了。。。

赶紧上 Reddit 的对应板块去研究一下，结果。。。

没(👵)错，其实我比(👴)这(🤒)些新闻(🐺)网站都要先知道这个消息，因为我这两(😣)天一直混在这儿研究技术问题。。。

最后我通过长时(📽)间搜索找到了个工具：FFMPEG，可以把逐帧的图片转换成(🚉)视频，我配置好了命令行工具以后，一行命令就搞定了。。。

（ 而且我知道这么搞视频肯定没声音，

机智地顺便还从原视频里拉(🥊)了个音轨 ）

我再用 FFMPEG 把音(📞)轨放了进去，看到静静地躺在那儿的 MP4 文件，我激动(🌩)地仰天长叹。。。

估计是我太专注了，这一放松，回头发现办公室里的人都来围着我(⛑)来(💱)看视频了。

看来他们也(🛒)挺关心(📁)啊。。。

可以看到，脸部边上还是有些瑕疵，但是这个表情已经很到位了有木有。。。

而且音(🌩)轨拉进去以后，说话的时候口型(🐯)竟然(♋)对上了！！！

不说了，这个技术前景无限，我去喝瓶营养快线冷静(⏰)冷(🍔)静。

“ 从此看片不求人！ ”

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