都是第一次玩DeepFakes

python视频教程栏目介绍DeepFakes。

目标

之前没碰过DeepFakes，突然想发B站视频玩儿一下。试了试还挺麻烦的，这里记录一下自己踩的坑。

本文的目标就是将The Singing Trump的视频换成我们的川建国同志。

最后效果：

视频链接：https://www.bilibili.com/video/BV12p4y1k7E8/

环境说明

本文尝试的环境为linux服务器的环境，因为跑得比较快吧。

Python环境：Anoconda python3.7版本

GPU：K80, 12G显存

DeepFake版本：2.0

其他工具：ffmpeg

素材准备

首先需要准备一个或者多个The Singing Trump的视频，以及川建国同志的视频。用作换脸素材。

视频切分

首先通过ffmpeg将视频素材切分成多个图片。

mkdir output
ffmpeg -i 你的视频.mp4 -r 2 output/video-frame-t-%d.png复制代码

这里视频不一定要mp4，其他格式也行，然后 -r 2表示是2帧，也就是每秒钟采集两张图片，各位可以按照自己的视频尝试。 最后是输出到output文件夹里面，前缀随便定义就好了，名字也不是关键。

这里最好多找几个视频，因为deepfake会提示要保证人脸个数大于200张才会比较好,我这里分别准备了3个视频，一共6个视频。

ffmpeg -i sing_trump1.mp4 -r 2 sing_trump_output/st1-%d.png
ffmpeg -i sing_trump2.flv -r 2 sing_trump_output/st2-%d.png
ffmpeg -i sing_trump3.mp4 -r 2 sing_trump_output/st3-%d.png复制代码

ffmpeg -i trump1.webm -r 2 trump_output/t1-%d.png
ffmpeg -i trump2.mp4 -r 2 trump_output/t2-%d.png
ffmpeg -i trump3.mp4 -r 2 trump_output/t3-%d.png复制代码

弄完了还挺大，乱七八糟加起来3.7个G。

clone代码+装依赖

这里没啥可说的，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装环境，我这里是现在PC上装cpu这个，然后在服务器上装nvidia。

抽取脸部

接下来将所有的脸部抽出来。

python3 faceswap.py extract -i trump_output -o trump_output_face
python3 faceswap.py extract -i sing_trump_output -o sing_trump_output_face复制代码

这里抽完了脸就是这样了。

筛选脸部

接下来需要手工把我们不需要的脸都删掉。

修改alignment

在我们调用extract生成脸部时，会自动生成一个校对文件，用于在原图上保存脸部的信息。删除脸部之后，需要将脸部和原图片进行对齐。

这里可以打开gui工具

python3 faceswap.py gui复制代码

然后选择Tools下的Alignments。

接下来选择Remove-Faces，然后输入对齐文件路径，脸的路径，以及原图的路径。

然后点击绿色按钮开始，运行即可。

然后将sing_trump_out也执行同样的操作。

开始训练

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 
复制代码

这里我的视频是1分41秒。

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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最后

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