《久久伊人不卡一区二区》

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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