《韩日无码精品人妻Av》

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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