DeepFaceLab默认情况下都都是自动提取脸部,整体来说效果不错,脸部曲线识别度也比较高.但是自动不是万能的,有些图片的轮廓识别并不好.而识别不好最直接的结果就是合成的视频可能会出现抖动. 也就是说,抖动出现的一个原因就是脸部轮廓识别不精确. 那么如何解决这个问题呢? DeepFaceLab的解决方法是提供了一个手动识别的工具. 首先,这个功能仅针对DST.使用这个过程大概需要先做以下操作. 1.视频转图片 2.从图片中提取脸部图片 3.查看Debug目录,找到有问题的图片,删除. ​ 比如

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

原文:https://my.oschina.net/wujux/blog/2221444 实现思路: 1.使用Dlib识别并提取脸部图像 2.使用VGG Face模型提取脸部特征 3.使用余弦相似度算法比较两张脸部图像的特征 代码如下: import time import numpy as np import sklearn import sklearn.metrics.pairwise as pw import cv2 import dlib prototxt = 'datas/models

1.dlib.get_frontal_face_detector()  # 获得人脸框位置的检测器, detector(gray, 1) gray表示灰度图, 2.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor'])  # 获得人脸关键点检测器, predictor(gray, rect) gray表示输入图片,rect表示人脸框的位置信息 参数说明: args['shape_predoctor]  人脸检测器的权重参数地址 3.cv2.convexHull

接上一篇,一切顺利的话,你从github上clone下来的整个工程应该已经成功编译并生成dll和exe文件了:同时,ImageMagic程序亦能够打开并编辑图像了,如此,证明接下来的操练你不会有任何障碍.开篇序文已经说过,工具库缘起人脸识别.我开博后的第一个系列讲了TensorFlow下的人脸识别,写完之后就觉得方向错了,那个系列采用的方案其实更适合物体检测.分类,而不是人脸识别.所以,基于历史原因,我决定这个系列还是从人脸识别开始,让诸君看看改进后的方案到底是怎样的.首先声明,改进后的方案参考

PCA(主成分分析法,Principal Components Analysis) SVD(奇异值分解法,Singular Value Decomposition) http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/lfw-a.tgz 0 运行环境 export SPARK_HOME=/Users/erichan/Garden/spark-1.5.1-bin-hadoop2.6 cd $SPARK_HOME bin/spark-shell --name my_mlib --pack

Fakeapp软件的使用主要分成了三个步骤, 使用之前请确保你的电脑配置还可以,推荐配置是:一张显存大于4G的N卡.Fakeapp是有支持CPU选项,但是用CPU跑非常慢. 获取脸部图片 训练模型 生成视频 在开始之前你需要先准备两个视频,一个是A视频,一个是B视频,换脸软件可以把B的脸换到A上面.这里加上A视频是FBB(范冰冰),B视频是FTM(冯莫提).这两个视频放在一个叫workspace的目录里面.下面的路径都为相对G:\FakeApp\workspace\的路径,路径并没有特殊要求,你

OpenFaceswap 的使用可以说是非常简单,只要稍加点拨就可以学会,厉害一点的人根本不需要教程,直接自己点几下就知道了.看了前面安装篇和使用篇.我想大多数人应该会了. 当学会了使用之后,你可能对效果不满意,或者有一些特殊的需求,或者想要自定义某个过程.那么你可以调参数试一试,换脸的每一 步都可以设置参数.点击放大镜后面的齿轮图标就会显示参数页面. 点击 IMAGES A后后面的设置图标后显示如上.你可以自定义的内容有: Format :导出图片的格式,默认为jpg . Frame/Sec:

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

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自带的视频素材,一个是钢铁侠托尼斯塔克,一个是变形金刚男主角山姆.每一个视频中只有一个人.所以当你第一次玩的时候很顺畅,什么都不用管,一步一步按教程来就好好了. ​ 直到有一天你换了一个新的视频.而一个视频中出现的人物不止一个,或者一个画面中就有一群人.这个时候你就会遇到一个问题:如何只换你想换的那个人? 按默认的流程来走的话,是所有人的脸都会被换掉. 此时,你就必须学会一个新技能,如何指定换脸的对象.这个问题,其实软件本身已经考虑到了. 下面我具体说一下,如何实现只换一个

简而言之就是:人脸转换更加稳定和精确,切脸上下边界对齐,增加侧脸和嘴巴的识别面积,所以在这个版本之前的模型需要额外的训练.好消息是,如果你目前素材的嘴巴和侧脸识别有问题,可以重新提取脸部. 之前和之后 使用方法:打开你的DeepFaceLab安装目录,找到_internal文件夹,将里面的DeepFaceLab文件夹改个名字,然后将解压的新版DeepFaceLab文件夹复制过来. PS:如果是使用DeepFaceColab项目(https://www.deepfacelabs.com/read-

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

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

  DeepFace是Facebook在2014年的CVPR上提出来的,后续出现的DeepID和FaceNet也都体现DeepFace的身影,可以说DeepFace是CNN在人脸识别的奠基之作,目前深度学习在人脸识别中也取得了非常好的效果.下边介绍DeepFace的基本框架. 一.网络架构 DeepFace的架构并不复杂,层数也不深.网络架构由6个卷积层 + 2个全连接层构成. 二.从实现过程,理解网络 (一)图片的3D对齐 输入原始图片,讲过3D对齐后,使人脸的正面朝前(图g) 3D对齐技术可

1. DeepFace:Closing the Gap to Human-Level Performance in Face Verification 最早将深度学习用于人脸验证的开创性工作.Facebook AI实验室出品.动用了百万级的大规模数据库.典型的识别信号提特征+验证信号refine的两步走,对DeepID等后人的工作影响很大. 技术概括 关注了人脸验证流程中的人脸对齐步,采用了比较复杂的3D人脸建模技术和逐块的仿射变换进行人脸对齐.可以解决non-planarity对齐问题. 提出

2014 CVPR Facebook AI研究院 简单介绍 人脸识别中,通常经过四个步骤,检测,对齐(校正),表示,分类 论文主要阐述了在对齐和表示这两个步骤上提出了新的方法,模型的表现超越了前人的工作 对齐方面主要使用了3D人脸模型来对齐人脸,表示方面使用了9层的一个CNN,其中使用了局部卷积 人脸对齐 已经存在一些人脸数据库的对齐版本(比如LFW-a),但是对齐人脸仍然是一件很困难的事,由于受到姿态(人脸的非平面性),非刚性表情等因素的影响.已经有很多方法成功用于人脸对齐,论文使用的方法是基

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

Rasmus Rothe, Radu Timofte, Luc Van Gool DEX:从单一形象深刻地看待年龄 观看 人物研讨会国际计算机视觉大会(ICCV),2015*获胜LAP面对年龄估计的挑战* NVIDIA ChaLearn LAP 2015最佳论文奖 在本文中,我们通过深度学习来处理静态脸部图像的表观年龄估计.我们的卷积神经网络(CNN)使用VGG-16架构,并在ImageNet上预先进行图像分类.另外,由于有明显的年龄注明图像数量有限,我们探索了可用年龄的爬网式互联网面部图像的优