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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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