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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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