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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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