《欧美一级2018片》

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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