《无码A在线观看》

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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