本网站是DeepFaceLab中文版的发布网站,要想了解DeepFaceLab,就得先知道AI DeepFace。

自从ZAO软件火了以后,AI换脸又一次掀起了技术狂潮。这项技术最早是在Reddit社区流行起来的,刚开始发布这个技术的哥们是个狠人,因为把这个技术应用于爱情动作片上,惨遭封杀,于是这哥们直接把这软件开源放在了github上,再之后才有了像FaceSwap,FakeApp,DeepFaceLab这些换脸软件。

其它的软件各有优缺点,这里是DeepFaceLab的中文站点,所以着重介绍一下DeepFaceLab(以下简称DFL)。
初学者可能困惑于各种安装环境的安装。以FaceSwap为例,首先得安装Visual Studio,CUDA,CuDNN,Python,Tensorflow等等各种环境。软件本身不难,可是很多人就是被挡在了环境之外。所以推荐DFL,就是因为DFL的作者很贴心,把所有的环境都整合在软件包里,你拿来直接用就OK了。

但是它的毛病也有,没有可视化的GUI界面是它最大的硬伤,你拿到手就是一堆的bat。像我这种80初的人还好点,当年学计算机都是从DOS过来的,批处理并不陌生,而年轻一点的朋友,可能就没有接触到批处理的命令,所以很多东西看得似是而非。再加上原作者是个俄罗斯人,他的英文我感觉也并不好,很多时候都是google translate,由俄文机翻英文,很多词义就更叫人茫然了。所以基于这种目的,笔者开发出了一套GUI,让这项技术的门槛再降低一点。

好吧,说了半天还没有接触到正题,那么我们详细的介绍一下这个软件的工作流程吧。
可以这么说,所有换脸的软件,都要涉及到SRC和DST这两个概念。

SRC:source的缩写,就是源的意思。
DST:destination的缩写,就是目标的意思。
整个换脸的流程,就是把src的脸部图片替换到dst的脸型上。这就是普通意义的AI换脸。
但是软件的流程要相对复杂一点。大致如下:

  1. 需要一段src视频,把src视频分解成每一帧的图片。
  2. 需要一段dst视频,同样按照帧数分解。
  3. 检查src每一帧的图片,把上面的脸部图片采集下来。
  4. 采集dst脸部图片,跟src流程一致。
  5. 建立神经网络,让src通过各种算法学习dst脸型上的特征。
  6. 训练出成效以后,把src的脸型图片覆盖到dst上去
  7. 最终制作完成的图片再合成一个完整视频。
    其实整个流程就是这样,你可以把它看做一个流程化的Photoshop。

这中间跟机器配置是有关系的。因为它的算法是通过显卡来计算的,这点上来说跟挖矿比较像,显卡越快计算速度越快。所以想玩这个,你得有台说得过去的电脑。

好吧,这是初步介绍DeepFaceLab,下一次我们再说说关于硬件上的问题。

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