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《中国精品黄色一级片》

类型:枪战 喜剧 科幻 新加坡 2012 

主演:金九拉 金利娜 李硕薰 GREE 

导演:海涛 

剧情简介

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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