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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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