《亚洲成女人图区18》

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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