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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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