《日本高清一区二区不卡电影院》

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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