《无码东京不热在线不卡》

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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