如何使用 Deepfakes 换脸
人工智能 Python    2022-02-10 14:59:50    0    0    0
junjie   人工智能 Python
Faceswap是一款实用的视频换脸软件,效率高几乎无瑕疵,不过使用此软件需要一定的Python编程基础,方可轻松操作这款视频换脸软件。Faceswap最新版本不容易出错,最新的GUI图形界面更是非常好用。 Faceswap软件 使用方法: 0.我们先启动GUI界面 左上角5个标签,分别是Extract – 提取头像,Train – 训练, Convert – 转换,后面的effmpeg和sort有bug,我们暂时不用。 下载的压缩包里面已经包含workspace文件夹。在workspace有视频素材,我们从这里开始演示一次,下面我们来看怎么使用。 data_dst 目标文件夹,分解data_dst视频后的图片,将放在这里,也可以自己定义目录 data_src目标文件夹,分解data_src视频后的图片,将放在这里,也可以自己定义目录 model, 训练模型,将保存在这里,也可以自己定义目录 data_dst.mp4,目标视频文件 data_src.mp4,源视频文件 这里,我们要将data_src.mp4里面的钢铁侠脸部表情,覆盖到data_dst.mp4里面去 1. 返回到faceswap目录下的,双击x)分解src视频成图片.bat,可以看到命令行窗口在分解视频 将视频分解完成之后,我们在workspace\data_src文件夹里面可以看到很多图片; 2. 同样的,我们把目录视频分解成图片,双击y)分解dst视频成图片.bat,完成目录视频的分解 3. 图片分解出来之后,需要提取头像,点击我们刚才启动的GUI窗口,选择左上角的Extract标签 Input Dir: 你要提取头像的图片目录,我们选择workspace\data_src这个文件夹 Output Dir: 提取到的头像保存目录,我们选择workspace\data_src\aligned这个文件夹 Detector: 提取的方法,我们选择all(如果太慢,就选hog) 其他的我们保持默认就行,选好了之后,就点击左下角的Extract,开始提取 4.src图片提取完头像之后,我们需要对dst图片提取头像,同样在Extract这个标签里面 将Input Dir选择到workspace\data_dst这个文件夹 将Output Dir选择到workspace\data_dst\aligned这个文件夹,Detector也同样选all,然后点左下角的Extract提取。 5. 头像提取之后,就开始训练了。点击左上角的Train标签 Input A: 目标头像,注意是头像目录,不要选错成图片目录,这里选择workspace\data_dst\aligned Input B: 源头像,选择workspace\data_src\aligned Model Dir: 训练模型保存目录,我们选择workspace\model Save interval: 保存间隔时间,可以设置为600 Trainer:选择Original 其他的不用理,选好了之后,点击左下角的Train,等加载好了之后,就开始训练,可以看到方框里的训练数值,一般Loss的数值在0.02以下之后,效果就比较好。训练会一直运行,你想停止就点击Terminate 6. 训练了一段时间之后,我们就可以来合成看看效果,点击左上角Convert标签 Input Dir: 注意这里的是图片目录,选择workspace\data_dst Output Dir: 合成的图片目录,选择workspace\data_dst\merged Detector:同样选all Model Dir:选择模型目录workspace\model Input Aligned Dir:要替换掉的头像,选择workspace\data_dst\aligned Trainer:选择Original 下拉滚动条,seamless方框选中,其他的默认就行 选择好了之后,就点左下角的Convert,可以看到预览 7.最后一步,将合成的图片转为视频,点击目录下的 z)合成图片到视频.bat (得用Potplayer才能打开,用QQ影音或者其他系统自带播放器放不了,如果效果满意,可以用小丸工具箱(推荐)或者格式工厂转换) 到这里,我们的视频就合成完成了,合成视频在workspace文件夹里,因为源文件是没有音频,所以这里也没有音频。如果源视频有音频,会输出ResultWithAudio.avi。 --- https://www.cr173.com/soft/905247.html https://www.cnblogs.com/zackstang/p/9011753.html

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