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deepfakes:宅男福音开源(非技术人员火速离开战场)

互联网往往会产生一些不好的副产品,比如把 Facebook 推上风口浪尖的假新闻,以及最近很火的 AI 虚假色情视频。有人用机器学习 AI 技术把明星的脸部与色情视频表演者的脸部进行交换,几乎可以达到以假乱真的效果,比如演员 Daisy Ridley、 Gal Gadot、Scarlett Johansson 和 Taylor Swift 等都是这种技术的早期受害者。现在,竟然又有人做成了 app,GitHub 上也已经被开源。这大大降低了这项技术的门槛,无疑会让这些虚假的视频传播更加广泛。然而,当普通人的脸部图像被用于虚假色情视频时,法律并不能向受害者伸出援手,这是为什么呢?

GitHub 开源工具 deepfakes

想必你还记得“神奇女侠”盖尔·加朵的脸被贴在了一个爱情动作电影女主的脸上,令无数宅男神往的女神就这么“脱了”,当时新闻一出在网络上引起了不小的轰动。据了解,这家电影公司采用的就是这个名为 deepfake 的深度学习技术,这款工具本来的用途是用来识别和交换图片、视频中人物脸部图像的工具 (灵感源自 Reddit 上超级火爆的不可描述社区 deepfakes),但是就有这么一群不安分的人,非要把一项本该得到很好利用的技术用在某些迷之领域,╮(╯▽╰)╭为了拍片儿、看片儿煞费苦心,也真是难为他们了。

虽然之前有一些 app 能制作这样的视频,但是现在程序员也可以在家研究一下代码,自己动手,丰衣足食,获得更加“完美”的体验了(此处打马赛克)。具体该怎么操作呢?以下是一份动手指南:

概览

该项目有多个入口,你需要做的事:

  • 收集照片(或使用以下训练数据中提供的照片)
  • 从原始照片中提取面部图像
  • 在照片上训练模型(或使用以下训练数据中提供的模型)
  • 使用模型转换源代码

提取

运行您文件夹中的 python faceswap.py extract。这一步将把图像从 src 文件放到提取文件夹中。

训练

运行您安装文件中的 python faceswap.py 训练。这一步训练模型将两组照片保存到模型文件夹内。

转换

运行您文件中的 python faceswap.py 转换。这一步将把原始文件夹中的照片应用到修改后的文件夹中。

一般注意事项:

所有提到的脚本都带有 -h / - 帮助选项,以及可以接收的库。你很聪明,可以弄清楚它的工作原理,对吗?注意:现在视频还没有开始转换。您可以使用 MJPG 将视频转换为照片,处理图像并将图像转换回视频。

训练数据

这是整个程序包,包含训练图像和已经过训练的模型(〜300MB):

https://anonfile.com/p7w3m0d5be/face-swap.zip

如何创建和运行此程序

创建

fork 设置库,设置自己的环境,然后用 Dockerfile 启动。或者你可以 Dockerfiles 中的依赖关系手动进行设置。可查看

../blob/master/INSTALL.md 和../blob/master/USAGE.md

了解如何配置 virtualenv 和运行该程序的基本信息。

为了达到最佳性能,您还需要一个具有 CUDA 支持的现代 GPU。

注意:

  • 重新使用现有的模型比从零开始训练快得多。
  • 如果没有足够的训练数据,请从长得相似的人的图像开始,然后再转换数据。

Docker

如果您更喜欢使用 Docker,则可以使用以下方法启动程序:

创建:docker build -t deepfakes 。

运行:

docker run --rm --name deepfakes -v [src_folder]:/ srv -it deepfakes bash。bash

可以用命令行替换。请注意,Dockerfile 并不能满足所有的需求,所以它可能导致在一些 python 3 命令失败。另外请注意,它没有 GUI 输出,所以 train.py 可能会发生显示图像失败的情况。您可以对此进行注释,或将其另存为文件。

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本文由 爱生活,爱Fuli 作者:haofun365 发表,转载请注明来源!

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1 条评论,访客:1 条,博主:0 条
  1. A8cute
    A8cute发布于: 

    留下了没技术的眼泪

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