不小心入了AI换脸的坑，但是感觉AI换脸很有意思，第一次感觉科研使我快乐。
目录
一、AI换脸软件简介
这个没有具体使用过，目前我只使用过Deepfacelab，但是查看各种资料都是说Deepfacelab综合来说是最好用的，可玩度也很高，最重要的是deepfacelab对部署环境没有要求，这个就完全满足我这样的懒人了。。。
下述表格转载于大神博主，其链接为https://blog.csdn.net/u0/article/details/。
二、Deepfacelab下载安装
Github源码地址：https://github.com/iperov/DeepFaceLab
预编译好的Windows版本：https://mega.nz/#F!b9MzCK4B!zEAG9txu7uaRUjXz9PtBqg（需要科学上网）
所需环境：windows系统即可，需要强力版本的显卡，毕竟AI就是个又氪又肝的玩意。。。
下载好之后，直接解压就可以了，解压完了一般是如下界面（DeepFaceLabCUDA10.1AVX版本）。
Demo实现之前先学习下解压目录下的各种bat文件的功能（实现将A视频中的人脸替换为B视频中的人脸，下文中都是以A和B来表示）：
1）是清空workspace文件夹的，包括切的图片和人脸、模型文件等等。。。
2）和3）都是将视频文件转换为一帧一帧的图像；
4）和 4.X）是将SRC视频文件（即待替换的视频B）的人脸识别出来和进行排序；
5）和 5.X）是将DST视频文件（即待替换的视频A）的人脸识别出来和进行排序；
6）是进行训练；
7）人脸替换（即将分离出来的图片先进行人脸替换）；
8）将人脸替换后的图片合成视频；
9）和10）待定。。。
三、Deepfacelab Demo实现
源程序中自带Demo的视频素材，可以直接进行Demo实现。
打开workspace，发现里面有两个视频，分别是data_dst和data_src，对应于上述的A和B，这就是自带的素材。
1.视频解压，双击bat文件中的2) extract images from video data_src 和3.2) extract images from video data_dst FULL FPS；
功能：你会发现workspace中的data_dst和data_src两个文件夹中有分割好的图像文件；
2.人脸提取，双击bat文件中的4) data_src extract faces S3FD all GPU 和 5) data_dst extract faces S3FD all GPU；
功能：你会发现workspace中的data_dst中的aligned和aligned_debug文件夹中有人脸图片，data_src两个文件夹中的aligned类似。
PS：目前来说一般采用S3FD的人脸识别方法，该方法比较好！老版本貌似只有MT和DLIB的人脸识别方法。
3.训练，双击bat文件中的6) train SAE；接下来，Cmd里面所有的参数选项都是直接按“Enter”键即可，因为默认参数都是优化过的，完全适应于Demo视频(对于其他视频也是比较适用，特别是对于新手来说)；
功能：训练人脸对齐模型，那还用说？该模型文件保存于workspace中的model文件夹中，你会发现模型文件有5个“h5”的文件
PS：Deepfacelab这个版本是基于Keras来实现的，所以只能用一个GPU进行训练。如果是新手的话更建议采用H128的方法进行训练。SAE方法更全，最好最灵活的模型，但是相对来说需要对Deepfacelab有深入了解，或者跟我一样用默认参数。。。
warning：CMD默认参数中有一个选项是训练迭代无次数限制(默认参数)，即需要人工停止训练，停止标准包括1）Train Preview窗口中的第一行、第二行、第四行和第五行的人脸都比较清晰即可；2）训练窗口中的loss值接近于0.2。如下图二红色方框所示（妈蛋，为了截图打开cmd界面，把训练了12个小时的模型给覆盖了，心碎ing）
停止方法，在Train Preview窗口中按“Enter”键。按”P”键是刷新图片哈，可以实时看到最新训练的效果。
4.人脸替换，双击bat文件中的7) convert SAE，Cmd里面第一个参数选项输入“n”，其余也全是按“Enter”键即可。
功能：你会发现workspace中的data_dst中的merged文件夹中有替换好的人脸图片。
PS：训练用的什么方法，人脸替换的步骤就要用相应的方法。Cmd第一个选项就是是否使用UI界面模式，反正我没弄懂，我就是直接不用UI模型就好了。
5.视频转换：双击bat文件中的8) converted to mp4，Cmd里面所有的参数选项都是直接按“Enter”键即可；
功能：你会发现workspace中多了一个result.mp4的视频文件，这就是完成AI换脸的成果了。
四、Deepfacelab 填坑
完成上述步骤，你发现其实软件用起来很简单的吧，但是其中会有很多坑，下面一步步说。
1.素材坑。搞深度学习的都知道，样本数据好和算法好两个来选，肯定选样本数据好。因为深度学习这个东西就是“炼丹”，丢进去的都是好东西那么练出来的肯定不会差，所以对于上述步骤2.人脸提取完成后，需要人工进行筛选人脸图片。
解决方法：人工筛选人脸图片，删除掉那些无人脸的图片、颠倒的人脸图片、模糊对焦不好的图片等等，只留下人脸提取好的人脸图片。
2.分辨率大小问题，视频素材分辨率尽可能清晰。
3.模型保存，每训练完一次，把workspace中的model文件夹和分割图片都尽可能单独保存一次，免得model丢失。这是血与泪的教训啊！
五、总结
这部分有博主总结的很好，我就不多自己画图了！（主要是懒。。。）
参考文献：
1.https://blog.csdn.net/u0/article/details/
2.https://www.deepfakescn.com/（常用AI换脸软件的教程网吧）
最后推荐一波AI换脸学习的，（主要是免费群，可以白嫖）
发布者：全栈程序员-站长，转载请注明出处：https://javaforall.net/207011.html原文链接：https://javaforall.net
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