《韩国三级片黄色视频大全》

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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