[云港影视] 视频换脸入门  破解版 换脸简易教程

2018年1月，有人推出了Windows程序FakeApp，允许用户很轻松地自制换脸视频，即使没有任何AI方面的知识，大大降低了deepfake的使用门槛。

FakeApp只需要一个包含Nvidia GPU的个人电脑、3~4GB的存储空间，就能生成换脸视频。至于训练神经网络的材料需要用户自行寻找。

一、下载地址

私聊群主Q 42695559

二、安装视频

【英语中字教程】现在大火的deepfake视频，换脸程序fakeapp使用教学。
播放地址：https://www.bilibili.com/video/av19349170

三、图文版安装过程

1、安装必要环境；

硬件和操作系统，支持cuda的 Nvidia 显卡，8G及以上的内存，Windows10 x64

用python查看TensorFlow版本，升级到1.5；

安装python3.6和tensorflow1.5，Python3.6 to PATH，推荐自定义安装，安装完确认下Python\Python36和Python\Python36\Scripts是否加入了环境变量，没有就手动添加一下。然后就可以打开命令行窗口，输入：pip install tensorflow-gpu==1.5安装tensorflow1.5的gpu版，为了提高下载速度可以先配置使用国内的源。

方法：在C:\Users[your username]目录新建pip目录，再到pip目录下新建pip.ini，内容如下（清华的源）

1.首先需要安装的便是这个能让你傻瓜式换脸的应用FakeApp了，点击链接进入官网。安装过程中并没有什么值得特殊强调的地方，咱们一笔跳过。
2.接下来就是和GPU相关的

应用简介

FakeApp 有三个模块

GET DATASET: 获取数据集

你的素材视频将被逐帧切割成图片，程序会自动识别并提取出图片中人物的面部数据。

TRAIN:训练模型

根据第一步中生成的数据集，机器会自动地帮你训练模型，从而进行面部的替换。

CREATE:生成视频

他能根据你训练出的模型，将给定视频素材中人物的面部进行替换，最后生成替换后的视频。

开始实验

1.第一步，生成数据集

先创建一个文件夹fake，将素材视频存放进去

用A和B来区分这两个素材，按照FakeApp的提示，将素材路径填入，点击EXTRACT，接下来无需任何操作，等程序跑完就行了。你会看到fake文件夹中多出了一个dataset-A的目录，这便是我们待会儿训练模型时需要的数据集了。A的训练集生成后，重复这一步骤，生成B的训练集。至此，咱们第一步结束了。

2.第二步，训练模型

在这一步开始前，你需要在fake文件中创建一个model目录，这里会存放模型文件。和之前一样，依次填入文件夹路径，下面的参数无需修改，使用默认配置即可。点击TRAIN，等待程序初始化后，会弹出一个预览框，这时，你几乎可以高枕无忧了。刚开始你会发现预览框最右侧的一列会非常模糊，不要紧，模型才刚开始训练。Loss A和Loss B代表模型的差异值，咱们无需关注数值产生的原理，你只需要知道，两者之差越小，说明模型训练的越好。

训练过程很费时间，比如，每个数据集各400张左右的面部图像，训练了大概14个小时。如果你想要更好的效果，建议每个数据集不低于600张，至于如何确定数据集的大小，可以看上面的示例图A，图中的360代表dataset-A的数据量。
值得一提的是，训练进度会被实时保存下来，也就是说你可以随时暂停训练，在预览窗口中，输入英文小写字母q即可保存退出，下次想要继续训练的话，打开FakeApp再点击TRAIN即可。

3.在model中填入我们先前训练好的模型路径，Video则填入你想要替换的视频路径，依旧是傻瓜式，点击CREATE，稍安勿躁，让GPU飞一会儿~程序跑完后，你应该就能在fake文件中看到生成的swap.mp4文件了，让我们通过视频截图，看看效果如何。

总的来说效果还是令人满意的，虽然看起来有点违和，但绝对可以以假乱真。好了，至此咱们的简易教程就告一段落了，如果你有什么问题欢迎留言讨论。

相关链接：

视频换脸，附制作心得及原理，内附成品视频