《无码毛片小视频色欲》

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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