https://deepfakes.com.cn/index.php/95.html https://www.cnblogs.com/zackstang/p/9011753.html

简介 DeepFaceLab是一种利用深度学习识别和交换图片和视频中的人脸的工具 这是一个github上的开源项目,所有人都可以查看源代码也能免费使用.个人认为这个项目的最大优点就是安装超级简单,几乎是无需安装,使用过程也不复杂,对于新手来说唯一的遗憾就是没有可视化界面,但这一点很容易克服,只要看完这个简易教程人人都能学会. 下面是关于这个项目的一些介绍,可以选择性阅读,不懂也没关系. 功能特性 安装方便,环境依赖几乎为零,下载打包app解压即可运行(最大优势) 添加了很多新的模型 新架构,易于

本文链接:https://blog.csdn.net/cy1070779077/article/details/85224347人脸替换(FaceSwap)的一些思考 最一开始,我使用了openCV(一个机器学习视觉库)的一个比较专业的tutorial(之前人脸检测也是使用了这个)中提供的一种人脸替换的方式.主要思路是,假设脸A要替换为脸B,先检测出脸A和脸B的脸部标记(facial landmarks,包括眼睛.鼻子.嘴巴等等诸多特征点的位置),针对脸B所有特征点构造一个凸包,凸包(外边界)上

整个换脸过程中模型是最重要的一部分,耗时久,调优难,很多人虽然一直在跑模型,却并不知道每个模型的特点. 我也常常被问及: 到底用哪个模型换脸效果最好? H128和DF有什么差别? H64和H28有什么不同? SAE是最好的吗? 全脸和半脸是什么意思? 等等问题. 今天,就专门写一篇文章,来统一解答这些疑问. 首先,来说说每个模型的特点. H64模型 H64模型也被称为经典模型/原始模型(original),DeepFakes早期就是靠这个模型名震江湖,后来的FaceSwap,DeepFaceLa

cd faceswap cd faceswap-master python faceswap.py gui Notice: This repository is not operated or maintained by /u/deepfakes. Please read the explanation below for details. deepfakes_faceswap Faceswap is a tool that utilizes deep learning to recognize

Installing Faceswap Installing Faceswap Prerequisites Hardware Requirements Supported operating systems Important before you proceed General Install Guide Installing dependencies Getting the faceswap code Setup About some of the options Run the proje

https://github.com/deepfakes/faceswap https://anonfile.com/p7w3m0d5be

当学会了换脸软件DeepFaceLab基本使用,各种参数配置,各有优化技能之后.唯一约束你的可能是电脑配置. CPU能跑,但是慢到怀疑人生,低配模型都得跑一周 低配显卡,显存不够,H128 根本就跑不起来,BS稍微大点就蹦了 本地不行,其实可以用GPU服务器,但是价格不比买个高配显卡便宜. 深度学习玩的就是配置,配置太差怎么办? 花钱升级咯. 没钱怎么办? 本来想说“凉拌”,但是经过多日研究,还是找出了一条路子.对于那些愿意研究,但是配置较低的同学来说,最适合不过了. 前奏有点长哦,下面马上进入

DeepFaceLab 虽然没有可视化界面,但是在众多换脸软件中,是安装最方便,更新最快,整体性能最佳的一个.这个软件对于系统依赖很低,也就是不需要装各种各样的“插件”. 但是即便如此,由于版本的不断更新,也会出现一些问题.比如本来是好的,用着用着就不稳定了. 这次要说的错误是,Could not create cudnn handle,提示不能够创建cudnn句柄. cudnn是用来加速神经网络的组件,一般换脸软件都会调用这个.但是DFL明明是自带cudnn为什么会报错了呢? 让人百思不得其解

DeepFaceLab出错,虽然错误提示好几个屏幕,但是无非两种情况,一种是驱动没装好,一种是显存配置不够.上一篇文章说了驱动的问题,这一篇就说说配置不够的问题. 这个问题的表现形式,往往是各种OOM. 比如这台显存配置为2GB的电脑,在训练环节就出了OOM错误,还有一些电脑配置还不错,但是在提升BatchSize的时候也会出现. 出现这个错误如何解决? 升级电脑最直接咯 另一种方法就是降低软件参数配置. 关于如何降低软件参数,可以参考一下这片文章: https://www.deepfakesc

DeepFaceLab出错,虽然错误提示很长很长,但是无非两种情况,一种是驱动没装好,一种是显存配置不够. CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version. 这一个错误中出现了两次版本(version)这个单词,应该是说的很清楚了.就是CUDA的版本有问题,根据经验来说,这往往是版本过低. 比如你电脑上的驱动,只支持CUDA10, 而你的换脸软件需要CUDA10.1 . 正对这种情况,你只需升级你的驱动,如果搞不清楚,可以

前面的都是准备工作,这个环节才是真的换脸.换脸主要分两部分,1,图片换脸,2,把图片合成视频. 7) convert H64 debug.bat 这个环节是和训练环节相对于的,比如我们之前选的是H64,这里就选带H64的来进行转换.如果之前选了SAE,这里就选SAE. 其中的每一种类型两个文件,一个带Debug,一个不带.谁便点一个,不影响结果.默认你可以选带debug的文件. 双击后出现的内容如上,显示了这个模型的迭代次数,以及模型的配置.底部Choose mode 是让你选择合成的模式,你直

训练模型,是换脸过程中最重要的一部分,也是耗时最长的一部分.很多人会问到底需要多少时间?有人会告诉你看loss值到0.02以下就可以了.我会告诉你,不要看什么数值,看预览窗口的人脸.看第二列是否和第一列一样清晰,看最后一列是否清晰,如果答案是“是”,那么恭喜你可以进入下一个环节了. 这个环节主要包括6个文件,每个文件代表一种模型,你只需选择一种即可.目前用的比较多的是,H64,H128,SAE . 如果你玩这个软件,建议选着H64,出效果快,参数简单. 如果你需要更高的清晰度可选H128 如果你

通过上面级片文章,你应该基本知道了换脸的流出,也能换出一个视频来.此时,你可能会产生好多疑问,比如每个环节点点到底是什么意思,那些黑漆漆屏幕输出的又是什么内容,我换脸效果这么差,该如何提升?等等,好奇宝宝已上线,不搞明白睡不着.接下来,我就把每个环节展开说一说.本篇文章主要说“人脸提取部分”. DeepFaceLab 更目录如下. workspace工作目录如下 1) clear workspace.bat (清空项目) 这是一个用来初始化项目目录的文件,由于软件本身自带了一个workspace

换脸程序执行步骤,大部分程序都是类似.DeepFaceLab 虽然没有可视化界面,但是将整个过程分成了8个步骤,每个步骤只需点击BAT文件即可执行.只要看着序号,一个个点过去就可以了,这样的操作应该不复杂吧. DeepFaceLab 换脸的八个步骤主要可以分为五个阶段. 1.视频转图片 2.提取脸部, 3.训练模型, 4.人脸替换, 5.合成视频. 出于不同的原因,目录里准备了很多批处理(bat)文件,但是完成一次换脸,并不需要点击每一个文件.下面我举个例子. 按以下文件名依次点击,即可换成换脸

严格上来说这个软件本身并不需要安装,他唯一需要的就是对应版本的显卡驱动,CUDA和CuDNN都非必须.下面我说一下如何安装正确的驱动版本.我尽量写得简洁清晰,希望大家都能看懂,但是,如果你连基本的电脑操作都不会,那我就无能为力了. 本教程都是针对如下配置 操作系统:Window server 2016(适用于Win10) 显卡:Nvidia Tesla P80  11G(只要是N卡都差不多) DeepFaceLab版本:DeepFacelabCUDA10.1AVX_build_03_13_201

本文链接:https://blog.csdn.net/BEYONDMA/article/details/100594136       上个月笔者曾在<银行家杂志>发文传统银行如何引领开放银行时代潮流,就曾指出AI换脸等技术的兴起将会我们未来的身份认证手段造成一定的麻烦.而最近ZAO换脸软件再次爆红社交媒体,而且其接近于霸王条款的使用协议也将对于用户隐私造成一定的风险,虽然后来ZAO公开致歉,不过这波热点效应也让Faceswap这个开源的AI换脸项目登顶Github周排行的榜首. AI换脸历程

给大家介绍最近超级火的黑科技应用deepfake,这是一个实现图片和视频换脸的app.前段时间神奇女侠加尔盖朵的脸被换到了爱情动作片上,233333.我们这里将会从github项目faceswap开始一步一步实现一个视频换脸的教程. 注意: 本技术存在一定的使用风险,本教程仅做技术交流,请不要用在其他不应该被使用的地方. 技术分析 faceswap 项目是一个学习重建脸部特征的深度学习算法.你给它一堆的图片,它学习几个小时后,通过分辨哪些是合成的图片最终.但是它并不是仅仅把相似的图片替换,而是通

DeepFaceLab参数详解之FPS与Image format , 本文讲解两个非常简单的参数,也是大家玩这个软件最先接触到的.参数虽然非常的简单,但是非常有用,适当调整可以为你节省大量硬盘空间,大幅提示提升速度. 参数简介 FPS :  帧率,一般视频帧率为24,25,30等.这里的意思是一秒钟多少张.比如输入10就是一秒钟分成10张. 推荐:10左右 Image format: 图片格式.可以选择png和jpg . PNG:是一种无损压缩的位图片形格式. JPG:获取得极高的压缩率的同时能

DeepFaceLab在沉寂了几个月后(目测Iperov同志讨生活去了),在8月下旬又迎来了重大更新.我总结了一下,主要是更新了三大功能. 新增Avatar模型 交互式转换器 半脸模型支持FAN ​ Avatar 模型我已经做过比较详细的介绍,从测试结果来看并不是太理想,可能还是一个前瞻性功能,或者预览性的功能.而半脸支持fan,这个fan已经不算是新功能了,只是H模型变得更加吃香了.这三大更新中,我最喜欢的还是交互式转换器. 今天,我就重点来说说这个交互式转换器. 首先说明,本文不属于入门级文