《久久99人妻97》

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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