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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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