《东京热A无码国产东京热AV》

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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