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教程 | 如何使用DeepFake实现视频换脸

机器之心发布 作者：冯沁原 不久之前，AV 视频换脸明星的 DeepFake 火了。这篇文章将一步步教你如何实现换脸。...如果你是第一次听说 DeepFake，一定要点击上面的视频，亲自感受一下尼古拉斯的脸是如何占据全世界的每一个影片。 项目实战 我们要如何实现视频里的变脸呢?...因为视频是连续的图片，那么我们只需要把每一张图片中的脸切换了，就能得到变脸的新视频了。那么如何切换一个视频中的图片呢? 这需要我们 首先找到视频中的脸，然后把脸进行切换。...它将人脸分成了如下的区域: 眼睛 (左/右) 眉毛 (左/右) 鼻子 嘴 下巴 基于这些标记，我们不仅能够进行后续的换脸，也能检测脸的具体形态，眨眼状态等。...padding='same', activation='sigmoid')(x) return KerasModel(input_, x) 整个网络的结构如下： 来源: 刷爆朋友圈的视频人物换脸是怎样炼成的

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教程 | 如何使用DeepFake实现视频换脸

机器之心发布 作者：冯沁原 不久之前，AV 视频换脸明星的 DeepFake 火了。这篇文章将一步步教你如何实现换脸。...如果你是第一次听说 DeepFake，一定要点击上面的视频，亲自感受一下尼古拉斯的脸是如何占据全世界的每一个影片。 项目实战 我们要如何实现视频里的变脸呢?...因为视频是连续的图片，那么我们只需要把每一张图片中的脸切换了，就能得到变脸的新视频了。那么如何切换一个视频中的图片呢? 这需要我们 首先找到视频中的脸，然后把脸进行切换。...它将人脸分成了如下的区域: 眼睛 (左/右) 眉毛 (左/右) 鼻子 嘴 下巴 基于这些标记，我们不仅能够进行后续的换脸，也能检测脸的具体形态，眨眼状态等。...padding='same', activation='sigmoid')(x) return KerasModel(input_, x) 整个网络的结构如下： 来源: 刷爆朋友圈的视频人物换脸是怎样炼成的

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    Deepfakes 换脸教程！

    做这个的原因是因为我们主要关注的是换脸，所以只需要获取脸部的特征，其他环境因素对换脸的影响并不大。 ? 在面部抓取的过程完成后，我们可以得到所有脸部图片。...在训练完模型后（损失值较低），可以使用以下命令对目标图进行换脸： ? 此处的例子是找的一个视频，所以我们可以先用下面的命令将一个视频以一个固定频率转化为图片： ? 然后执行转换人脸操作。...下面是两个换脸图（样本A 110张图片，样本B 70张图片，训练时间6小时）： ? ? 嗯…效果不咋样… 建议大家可以增大样本量，并延长训练时间。 ? 转换人脸的过程 ?...encoder学习如何将一个图片转化为面部特征值。 decoder A用于学习如何通过面部特征值重构图片A，decoder B用于学习如何通过面部特征值重构图片B。 ? ?...这样最后我们用图片B获取到的脸，使用encoder抽取特征，再使用A的decoder还原，便会得到A的脸，B的表情。

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    ComfyUI 换脸工作流

    ComfyUI 换脸工作流市面上存在着众多琳琅满目的软件，它们虽各具特色，却也存在诸多局限性。例如，一些软件换脸效果不稳定容易出现失真或模糊现象；部分则设置了较高的收费门槛；还有些软件生成速度过慢。...ReActor | 快速换脸Roop最早期使用的是 Stable Diffusion WebUI 中的 Roop 扩展进行换脸，无需复杂的数据集或训练过程。...https://github.com/Gourieff/comfyui-reactor-node换脸工作流ComfyUI 换脸工作流能够处理图片、视频以及多人换脸任务，可以通过 Set Group Nodes...我一般先启用图片换脸任务查看效果，调整参数达到满意程度后再切换到视频换脸。图片换脸在图片换脸的工作流中，需要 2 个 Load Image 节点来分别上传原图和参考人脸图片。...视频换脸对于视频而言，其核心思路在于对视频中的每一帧都执行相同的换脸操作，并确保视频在换脸后保持连贯性和一致性。Load Video创建一个 Load Video 节点，上传视频并连接视频到图像处理。

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    深度解密换脸应用 Deepfake

    Deepfake 就是前一阵很火的换脸 App，从技术的角度而言，这是深度图像生成模型的一次非常成功的应用，这两年虽然涌现出了很多图像生成模型方面的论文，但大都是能算是 Demo，没有多少的实用价值，除非在特定领域...一、基本框架 我们先看看 Deepfake 到底是个何方神圣，其原理一句话可以概括：用监督学习训练一个神经网络将张三的扭曲处理过的脸还原成原始脸，并且期望这个网络具备将任意人脸还原成张三的脸的能力。...人脸识别问题 由于第一个环节是对人脸做预处理，算法必须首先能识别出人脸，然后才能处理它，而 dlib 中的人脸检测算法，必须是「全脸」，如果脸的角度比较偏就无法识别，也就无法「换脸」。...人脸转换效果问题 原版的算法人脸转换的效果，笔者认为还不够好，比如由 A->B 的转换，B 的质量和原图 A 是有一定关联的，这很容易理解，因为算法本身的原因，由 XW->X 中不管 X 如何扭曲总会有一个限度...图片融合问题 由于生成出来的是一个正方形，如何与原图融合就是一个问题了，原始项目有很多种融合方法，包括直接覆盖，遮罩覆盖，还有就是泊松克隆「Seamless cloning」，从效果上而言，遮罩覆盖的效果与泊松克隆最好

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    解密Deepfake(深度换脸)-基于自编码器的(Pytorch代码)换脸技术

    另外还有实现川普和尼古拉脸相换： 当然这只是DeepFake的冰山一角，Deepfake当初火起来的原因可以说是广大拥有宅男心态的程序员们一起奋斗的结果。...最早之前，实现人脸互换是通过分别分析两者人脸的相似信息来实现换脸，也就是通过特征点匹配来提取一张脸中例如眉毛、眼睛等特征信息然后匹配到另一张人脸上。...关于更多自编码器的知识：理解深度学习:与神经网络相似的网络-自编码器(上) 网络构架 那么应该如何通过自编码器实现我们的换脸技术呢？...总之，我们想实现换脸的操作，在整体结构不变的基础上，需要满足以下几点： 如上图，也就是类似于VGG的编码网络、还要可以打乱空间结构结构的全连接网络、以及可以快速且较好地上采样图像的Sub-Pixel网络...总结 总得来说，这个换脸技术是一个结构简单但是知识点丰富的一个小项目，其结构简单易于使用以及修改，并且可以生成不错的效果，但是因为其拥有较多的参数，其运行速度并不是很快(当然我们可以通过改变编码层和解码层结构加快训练生成的速度

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    AI 换脸用来拍“大片”？？

    AI 换脸又一次刷爆了朋友圈 最近云毕业正当时，各家科技公司顺势推出了自己的 AI 换脸技术，结果又被同学们玩坏了！ 换脸这件事绝不能少了业界大佬们！ ?...仔细来看，AI 换脸技术近些年还是成熟不少，整体的面部贴合度、细节处理都有了明显的提升。近日，Deepfake 领域再一次取得了重要突破。...局部融合更考验换脸的技术难度。为了验证算法性能，研究人员他们没有对人脸的眼部、唇部等局部器官进行了融合，效果也是非常惊人。 ?...除了替身演员的全脸交换外，如需要刻画一位年龄逐渐增长的人物或已经进入垂暮之年的老人，可以根据需要为角色添加细微皱纹、发型和体态。...基于梳状模型的最新算法 那么这项 AI 换脸技术是如何实现的呢？我们先来看一组完整的换脸路径图： ?

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    AI 换脸技术——DeepFakes 概述（二）

    相关文章：AI 换脸技术——DeepFakes 概述（一） DeepFakes的“短板” 尽管DeepFakes所呈现出的结果让人很惊讶，但就现在来说，它的局限性还是很明显的： 首先，DeepFakes...因此视频换脸比较适用于艺人，或者是那些在网上有大量照片的人。所以很明显，并不是任何人的人脸交换都是这么简单的。 其次，训练的数据必须要选择非常有代表性的图片。...DeepFakes的另一局限性在于，建立一个换脸模型会消耗大量的时间和金钱。一般的换脸效果大概需要48小时的训练，而一个相对不错的换脸则需要大约72小时的训练才能达到。...但同时，这也引发了一些有趣的法律问题，比如所有权的归属问题，以及关于如何分割和使用其价格权利的商业问题。 ?...除了这些以外，广告商引起我们情感共鸣的方式可能会更直接： Banana Republic（GAP旗下的高端时装品牌）可以把你的脸放置在一个与你匹配的身体上，进而从形象上说服你购买他们的皮夹克。

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    视频换脸和实时换脸，最大的区别在于什么时候开始处理

    视频换脸和实时换脸看起来都在“处理视频”，但它们面对输入的方式完全不同。视频换脸通常是在素材已经完整存在以后再开始处理；实时换脸则不能等输入结束，因为摄像头画面本身还在不断产生。...这个区别会直接影响处理链路、延迟要求，以及结果如何输出。视频换脸先拿到完整素材，再做处理上传式视频换脸的输入通常已经确定。例如用户上传一段MP4，系统知道这段视频有多长，也可以按完整文件去读取和处理。...这意味着它不能像视频换脸那样“等素材完整以后再处理”，而必须边接收、边推理、边输出。这也是实时换脸和普通视频换脸在系统设计上最核心的区别之一。...输入时机不同，延迟要求也不同对于视频换脸，处理时间主要影响等待体验。例如一段视频需要30秒还是2分钟完成，会影响用户是否愿意等待，但它不会破坏最终视频本身。实时换脸则不同。...核心区别：完整输入vs持续输入视频换脸和实时换脸都在处理视觉内容，但处理时机不同。视频换脸：输入先完整存在，再开始处理。实时换脸：输入持续产生，系统必须同步处理并持续输出。

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    AI换脸是什么魔鬼技术？

    讲到换脸这种技术，在很早以前，网上流传着一句话，叫做有图有真相， 直到PS把人脸完美的换掉的时候，大家就觉得图片也许并不能代表真相，而代表真相的也许就剩下视频了。 ?...可是当时据制片方说，换脸的成本太高，投资2亿美元的速7才拍了一半，面临进退两难，不过结果大家也看到了。 ?...这一技术出世后，被大量用到了明星换脸上。 ? ? 当然这项技术诞生后，立马遭到大量网络用户抨击，因为换脸技术， 可能会导致特别多的虚假视频出现，虚假新闻也会随之而来， 包括污蔑和诽谤的视频。...现在只需要在B站搜索AI换脸，已经有许多的成品视频了， 有兴趣的话可以去搜索看一看。 任何一个新兴的技术诞生，都意味着科技的进步， 也许以后我们还可以看到李小龙的电影， 如果技术足够成熟的话。

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    【Python案例】基于OpenCV换脸效果

    0 前言 当前基于深度学习的人工智能的换脸技术比较多，但实际上，对于一些相同角度、相似肤色换脸场景其实无须通过深度学习模型即可达到比较好的效果。...本文基于OpenCV针对相同脸部角度、相似肤色场景实现完美换脸。...最终效果如下所示（下图为动态图，读者可以仔细观察脸部变化过程）： [相互换脸效果] 1 原理 原理如下： 查找脸部关键点 获取关键点凸包，并对凸包点计算delanauy三角形。...dlib可以检测人脸68个关键点，如下所示： [68个关键点] 3 delanauy三角形 得到68个关键点后无法直接贴脸，因为每个人的脸型大小不一致。...公众号聊天界面回复：换脸 获取完整源码。 如果您觉得本文有帮助，辛苦您点个不需花钱的赞，您的举手之劳将对我提供了无限的写作动力！ 也欢迎关注我的公众号：Python学习实战， 第一时间获取最新文章。

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    AI 换脸技术——DeepFakes 概述（一）

    从视频发布以后的好几个星期，网络上不断有人发表文章和报道，抨击这一“换脸”技术，称这种技术将会对社会产生很多负面的影响。...但是我们不能够因此完全否定这项技术的价值，我们应该好好思考，如何把它用上正道，发挥它的积极作用。 所以，在这篇文章中，我将会介绍这项AI换脸技术的功能和原理，并且阐述其有发展前途的应用领域。...利用DeepFakes技术，你只需要一个GPU和一些训练数据，就能够制作出以假乱真的换脸视频。...在讨论如何使用DeepFakes之前，我想先解决这样的问题：DeepFakes究竟能够做些什么？它的技术原理是什么？ ?...等到以上的训练步骤都完成以后，我们就能把一张Jimmy的照片输入至编码器，然后直接把代码传输至解码器B，将Jimmy的脸换成Oliver的脸。 ? 这就是我们通过训练模型完成换脸的全过程。

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