《午夜寂寞视频无码专区》

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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