首先需要选择合适的DeepFaceLab下载(https://www.deepfacelabs.com/list-5-1.html),然后安装相应的显卡驱动,如果已经准备好这些工作,那么恭喜你,终于开始迎接新的挑战 —— AI换脸的使用!接下来会采用图文解说的方式进行演示,只需要跟着一步一步操作即可使用DeepFaceLab进行AI换脸! 选择合适的版本下载到本地硬盘 为了避免出错,请将DeepFaceLab解压到硬盘根目录 解压之后请打开你的DeepFaceLab目录,从1 – 10的bat批

从换脸到换姿势,AI 在图像处理的道路上越走越魔幻 https://mp.weixin.qq.com/s/VFq3BWLpzyKZ3sqVWf1HKA [导读]加州大学伯克利分校的研究人员,近日在著名预印本网站 arXive 上,发布了最新的图像迁移成果:人体姿势和舞蹈动作迁移.旨在把专业舞蹈演员的动作迁移到不会跳舞的人身上,算法输出流畅,还原度极高.小编在感叹黑科技真厉害的同时,不禁为该算法的用途捏一把汗.因为就在不久前的 DeepFakes 深度换脸算法,还被人拿来将明星的脸换到成人影片上.

源:https://blog.csdn.net/koest/article/details/80720078 Deepfakes目前用于深度换脸的程序基本都是用python编程语言基于tensorflow进行计算.以下列出几款常用的换脸程序优缺点浅析,用户可以根据自己的爱好和水平来选择,以下软件均需要先安装windows 版本的 VS2015,CUDA9.0和CuDNN7.0.5(fakeapp教程,deepfakes视频deepfakes中文站(deepfakes.com.cn)) 下面几个程

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

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

如果前期工作已经准备完毕(DeepFaceLab下载(https://www.deepfacelabs.com/list-5-1.html),然后安装相应的显卡驱动,DeepFaceLab使用教程(1.安装及分解视频)那么我们就正式进入AI换脸的关键环节:训练模型和合成转换视频,请按照图文步骤一步一步操作. 回到DeepFaceLab根目录,看到6) train 开头的批处理文件,这些代表不同的换脸模型:AVATAR(表情),DF(全脸),H64(64半脸),H128(128半脸模型),LIAE

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

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

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

如何使用 Deepfakes 换脸 1. 获取deepfakes工具包 git clone https://github.com/deepfakes/faceswap.git 2. 补齐依赖包: pip install tqdm pip install cv2 pip install opencv-contrib-python pip install dlib pip install keras pip install tensorflow pip install tensorflow-gpu(

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

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

Batch-Size简称BS. 这是一个非常常见的参数,所有模型都具备的一个参数. 这其实是深度学习中的一个基础概念.要说理论可以说出一大堆,大家可以先简单的理解为一次处理的图片张数.为了防止吓跑小白,还是从实际操作说起. 1.如何设置batch-size 双击train64.bat 启动程序,三次回车后就出现了Batch_size,此时你可以输入一个具体的数字,比如:8.也可以直接回车(默认值为:4). ​ 2.修改设置batch-size 如果你更换了设备,或者从其他地方搞来了一个模型,因为

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

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