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

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

训练模型,是换脸过程中最重要的一部分,也是耗时最长的一部分.很多人会问到底需要多少时间?有人会告诉你看loss值到0.02以下就可以了.我会告诉你,不要看什么数值,看预览窗口的人脸.看第二列是否和第一列一样清晰,看最后一列是否清晰,如果答案是“是”,那么恭喜你可以进入下一个环节了. 这个环节主要包括6个文件,每个文件代表一种模型,你只需选择一种即可.目前用的比较多的是,H64,H128,SAE . 如果你玩这个软件,建议选着H64,出效果快,参数简单. 如果你需要更高的清晰度可选H128 如果你

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

背景 目前AI 处于风口浪尖,作为 公司的CTO,也作为自己的技术专研,开始了AI之旅,在朋友圈中也咨询 一些大牛对于AI 机器学习框架的看法,目前自己的研究方向主要开源的 AI 库,如:Emgu CV.TensorFlow.CNTK 等等,针对 四大平台 百度AI.阿里ET.腾讯AI.科大讯飞AI 做结合. PS:笔者的主打语言是C#,目前项目主导系统都是基于Net 系列下开发而成的.主要负责公司软件系统架构设计, 鉴于朋友圈中各位技术大牛无私分享,也是鉴于自己再专研时候遇到不少坑,希望把相关

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

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

简介 DeepFaceLab是一种利用深度学习识别和交换图片和视频中的人脸的工具 这是一个github上的开源项目,所有人都可以查看源代码也能免费使用.个人认为这个项目的最大优点就是安装超级简单,几乎是无需安装,使用过程也不复杂,对于新手来说唯一的遗憾就是没有可视化界面,但这一点很容易克服,只要看完这个简易教程人人都能学会. 下面是关于这个项目的一些介绍,可以选择性阅读,不懂也没关系. 功能特性 安装方便,环境依赖几乎为零,下载打包app解压即可运行(最大优势) 添加了很多新的模型 新架构,易于

概述 不管你注意到没有,人脸识别已经走进了生活的角角落落,钉钉已经支持人脸打卡,火车站实名认证已经增加了人脸自助验证通道,更别提各个城市建设的『智能城市』和智慧大脑了.在人脸识别业界,通常由人脸识别提供商和人脸识别应用接入方组成,从头到尾研发人脸识别技术需要极强的专用技术知识和数学算法功底,对于大多数企业来说,选择人工智能AI公司现成的人脸识别技术引擎是一个比较适合的解决方法.虹软公司在2017年开放了人脸识别平台1.0版本,经过三年的技术迭代和更新,目前已经推出了2.2版本,主打离线,免费,适

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-

必备知识 Haar-like opencv api 读取图片 灰度转换 画图 显示图像 获取人脸识别训练数据 探测人脸 处理人脸探测的结果 实例 图片素材 人脸检测代码 人脸检测结果 总结 下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like Haar-like百科释义.通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征

我们来看下效果 原图: 效果: 原理其实很简单: 采用一张圣诞帽的png图像作为素材, 利用png图像背景是透明的,贴在背景图片上就是戴帽子的效果了. 人脸检测的目的主要是为了确定贴帽子的位置,类似ps中自由变换的功能,检测到人脸中间的位置,resize圣诞帽子和人脸大小匹配,确定位置,贴上去,ok! 代码:非常简洁,根据参考博客给出的代码,由OpenCV自带的人脸检测代码经过简单修改即可. // getheader.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdaf

OpenCV + python 实现人脸检测(基于照片和视频进行检测) Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数很少,也就普通的读取图片,灰度转换,显示图像,简单的编辑图像罢了. 如下: 读取图

下午的时候,配好了OpenCV的Python环境,OpenCV的Python环境搭建.于是迫不及待的想体验一下opencv的人脸识别,如下文. 必备知识 Haar-like 通俗的来讲,就是作为人脸特征即可. Haar特征值反映了图像的灰度变化情况.例如:脸部的一些特征能由矩形特征简单的描述,如:眼睛要比脸颊颜色要深,鼻梁两侧比鼻梁颜色要深,嘴巴比周围颜色要深等. opencv api 要想使用opencv,就必须先知道其能干什么,怎么做.于是API的重要性便体现出来了.就本例而言,使用到的函数

java人脸识别 虹软ArcFace 2.0,java SDK使用.人脸识别-抽取人脸特征并做比对 虹软产品地址:http://ai.arcsoft.com.cn/product/arcface.html虹软ArcFace功能简介 人脸检测人脸跟踪人脸属性检测(性别.年龄)人脸三维角度检测人脸对比本文使用到的SDK为本人自己使用JNA做的封装,2.0的使用比1.x的版本使用更方便,api更集中更科学人脸识别: 人脸特征值抽取 人脸特征值比对获得相似度介于 0.0~1.0之间 [相似度越接近1.0

功能 第一阶段实现对图片中人脸的识别并打上标签(比如:人名) 第二阶段使用摄像头实现对人物的识别,比如典型的应用做一个人脸考勤的系统 资源 face-api.js https://github.com/justadudewhohacks/face-api.js/ Face-api.js 是一个 JavaScript API,是基于 tensorflow.js 核心 API 的人脸检测和人脸识别的浏览器实现.它实现了一系列的卷积神经网络(CNN),针对网络和移动设备进行了优化.非常牛逼,简单好用

本文链接:https://blog.csdn.net/cy1070779077/article/details/85224347人脸替换(FaceSwap)的一些思考 最一开始,我使用了openCV(一个机器学习视觉库)的一个比较专业的tutorial(之前人脸检测也是使用了这个)中提供的一种人脸替换的方式.主要思路是,假设脸A要替换为脸B,先检测出脸A和脸B的脸部标记(facial landmarks,包括眼睛.鼻子.嘴巴等等诸多特征点的位置),针对脸B所有特征点构造一个凸包,凸包(外边界)上

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

20202411 2020-2021-2 <Python程序设计>实验四报告 基于Face-Recognition的计算机人脸识别安全认证程序 课程:<Python程序设计> 班级: 2024 姓名: 陈书桓 学号:20202411 实验教师:王志强 实验日期:2021年5月24日 必修/选修: 公选课 1.实验内容 1．Python综合应用:爬虫.数据处理.可视化.机器学习.神经网络.游戏.网络安全等. 很久以前我注意到一个问题,就是我经常离开电脑时忘记熄屏,虽然可能我离开的时间

OpenCv人脸检测技术-(实现抖音特效-给人脸戴上墨镜) 本文章用的是Python库里的OpenCv. OpenCv相关函数说明 import cv2 # 导入OpenCv库 cv2.imread(filename) # 读取图像 object = cv2.CascadeClassifier() # 括号里面填Haar级联分类器 """ CascadeClassifier,是Opencv中做人脸检测的时候的一个级联分类器.并且既可以使用Haar,也可以使用LBP特征.Haa