《久久久超碰Av》

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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