《韩国24小时直播成人》

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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