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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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