《亚洲天堂色组图》

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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