《人妻少妇中出中文字幕》

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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