《丰满的人妻被强中文字幕》

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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