《2020国自产拍精品AV》

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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