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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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