《小明永久日韩免费视频》

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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