《日本中文字幕mv在线观看》

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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