《国产毛片导航》

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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