《亚洲色国有你好看》

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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