我也是第一次玩,第一次玩好不好
00-1010
python视频教程栏目介绍DeepFakes。
之前没接触过DeepFakes，突然想发个哔哩哔哩的视频散散心。试起来还是挺麻烦的。这里，记录下你踩过的坑。这篇文章的目标是把唱川普的视频换成我们的川建国同志。
最终效果：
视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV12p4y1k7E8/
目标
本文尝试的环境是linux服务器环境，因为它运行得更快。Python环境：Anoconda python3.7版本3.7
Gpu: k80，12g显存
DeepFake版本：2.0
其他工具：ffmpeg
00-1010首先，你需要准备一个或多个演唱川普的视频和川建国同志的视频。用作变脸材料。
00-1010首先用ffmpeg把视频素材切割成多张图片。
mkdir输出
MPEG-I你的视频。MP4-r 2 output/video-frame-t-% d . png把代码复制到这里。视频不一定要MP4，其他格式也可以，然后-R2是指2帧，也就是每秒采集两张图片。可以根据自己的视频试试。最后输出到输出文件夹。随便定义前缀就行了，名字不是关键。
最好在这里多找几个视频，因为deepfake会提示最好保证人脸数量大于200。我这里准备了3个视频，一共6个视频。
ffmpeg-I sing _ trump 1 . MP4-r 2 sing _ trump _ output/st1-% d . png
ffmpeg-I sing _ trump 2 . flv-r 2 sing _ trump _ output/st2-% d . png
mpeg-I sing _ trump 3 . MP4-R2 sing _ trump _ output/st3-% d . png复制代码ffmpeg-I trump 1 . webm-R2 trump _ output/t1-% d . png。
ffmpeg-I trump2.mp4-r 2 trump _ output/T2-% d . png
MPEG-I trump 3 . MP4-r 2 trump _ output/T3-% d . png复制的代码相当大，加起来有3.7 G。
00-1010这里没什么好说的，从github上下代码。
git clone https://github.com/deepfakes/faceswap.git复制代码，然后根据自己的实际情况安装环境。在这里，我现在在PC上安装cpu，然后在服务器上安装nvidia。
00-1010接下来，把所有的面都拉出来。
python3 faceswap.py提取-I trump _ output-o trump _ output _ face
python 3 face swap . py extract-I sing _ trump _ output-o sing _ trump _ output _ face在这里复制代码。就是这样。
接下来，我们需要手工删除我们不想要的面孔。
00-1010当我们调用extract生成人脸时，会自动生成一个校对文件，将人脸的信息保存在原图上。删除人脸后，需要将人脸与原图对齐。
您可以在这里打开gui工具。
3 python faceswap.pygui复制代码，然后选择工具下的对齐。
接下来，选择“删除-面”，然后输入对齐文件路径、面路径和原始图像路径。
然后点击绿色按钮开始运行。
那么sing_trump_out也会这么做。
环境说明
h2>接下来就可以开始训练了，-m参数为保存模型的位置。
python3 ./faceswap.py train -A sing_trump_output_face -ala sing_trump_output/alignments.fsa -B trump_output_face -alb trump_output/alignments.fsa -m model复制代码
小问题
这里如果用gpu的话，我发现tensorflow2.2开始要用cuda10.1以上，但我这边儿没法装，所以需要用tensorflow1.14或者tensorflow1.15，这就需要deepfake的1.0版本才能用。github.com/deepfakes/f…
训练截图
我发现faceswap1.0和master分支的操作是一样的，没太大变化。我这里的速度大概是2分钟100个step。
转换视频
准备视频帧
首先要准备我们要转换的视频，然后把视频切分，这里就不是按照之前的帧数了。
ffmpeg –i sing_trump2.flv input_frames/video-frame-%d.png这里我的视频是1分41秒。复制代码
转换完了大概有3050张图片，也就是差不多30帧的，然后一共7.1G（mac就256G真的有点儿遭不住）
再次对齐一遍
接下来，需要对我们要转换的视频图片再来一遍人脸对齐，首先抽脸。
python3 faceswap.py extract -i input_frames -o input_frames_face复制代码然后再把多余的脸删掉，
像前面的步骤一样的操作用gui工具选择Remove-Faces，然后进行对齐。
对每一帧进行AI换脸
通过convert命令进行转换
python3 faceswap.py convert -i input_frames/ -o output_frames -m model/复制代码我这里的速度大概是每秒1张图片，不过真正的脸只有600多张，如果脸比较密集的话我估计可能没有那么快，所有的图片转换完大概是5分多钟（这个gpu当时有别的程序在跑真实可能会更快一点儿）。
效果
训练20分钟后
在训练了1200step之后，大概是这个样子，效果看着还不是很好哈，不过已经有点儿意思了。
训练一个小时后
训练一天以后
把图片合成视频
最后通过ffmpeg把图片合成一个视频。
ffmpeg -i output_frames/video-frame-%d.png -vcodec libx264 -r 30 out.mp4复制代码这里合并完了我发现是2分钟，不过影响也不大，毕竟后面还要进行剪辑，用PR等软件再编辑一下就好了。
总结
看视频可以发现当脸比较小的时候，faceswap并没有识别出来脸，所以也就没有做替换，还是有点儿遗憾。个人感觉整个deepfake的最费时间的流程其实就是在删掉多余的脸上面。
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