《矫嫩人妻交换3P视频》

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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