《久久精品中文字幕波多野结衣》

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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