https://deepfakes.com.cn/index.php/95.html https://www.cnblogs.com/zackstang/p/9011753.html

cd faceswap cd faceswap-master python faceswap.py gui Notice: This repository is not operated or maintained by /u/deepfakes. Please read the explanation below for details. deepfakes_faceswap Faceswap is a tool that utilizes deep learning to recognize

Installing Faceswap Installing Faceswap Prerequisites Hardware Requirements Supported operating systems Important before you proceed General Install Guide Installing dependencies Getting the faceswap code Setup About some of the options Run the proje

https://github.com/deepfakes/faceswap https://anonfile.com/p7w3m0d5be

参数可以让软件自由度更高.Fakeapp的参数并不算多,但是也非常使用.本文就讲解下几个重要的参数.参数设置界面可以通过点击SETTINGS打开. 参数修改无需点击保存,一旦修改直接生效. Processor:GPU/CPU 这个选项用来指定运行环境,是选着GPU还是CPU. 一般来说如果你有显卡肯定选GPU,如果没有就选CPU,GPU的速度比CPU快几十倍的样子. Batch Size:批量大小 这是一个深度学习中的专有名词,在训练的模型的时候并不是一次训练所有图片,而是分批进行训练.原则上来

Fakeapp软件的使用主要分成了三个步骤, 使用之前请确保你的电脑配置还可以,推荐配置是:一张显存大于4G的N卡.Fakeapp是有支持CPU选项,但是用CPU跑非常慢. 获取脸部图片 训练模型 生成视频 在开始之前你需要先准备两个视频,一个是A视频,一个是B视频,换脸软件可以把B的脸换到A上面.这里加上A视频是FBB(范冰冰),B视频是FTM(冯莫提).这两个视频放在一个叫workspace的目录里面.下面的路径都为相对G:\FakeApp\workspace\的路径,路径并没有特殊要求,你

在众多AI换脸软件中Fakeapp是流传最广,操作最简单的一款,当然他同样也是源于Deepfakes. 这款软件在设计上确实是花了一些心事,只要稍加点拨,哪怕是再小白的人也能学会.下面我就做一个入门教程吧.跟着这个教程来,你肯定会学会的! 玩软件,无非就是两个环节. 如何安装? 如何使用? 下面先来介绍安装部分,可能这才是Fakeapp以及众多换脸软件最难啊的部分.因为这是一个基于深度学习的软件,所以需要装很多和深度学习相关的依赖软件. 整个安装过程可以分成以下几个步骤: 安装CUDA 9.0

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

本文链接:https://blog.csdn.net/BEYONDMA/article/details/100594136       上个月笔者曾在<银行家杂志>发文传统银行如何引领开放银行时代潮流,就曾指出AI换脸等技术的兴起将会我们未来的身份认证手段造成一定的麻烦.而最近ZAO换脸软件再次爆红社交媒体,而且其接近于霸王条款的使用协议也将对于用户隐私造成一定的风险,虽然后来ZAO公开致歉,不过这波热点效应也让Faceswap这个开源的AI换脸项目登顶Github周排行的榜首. AI换脸历程

给大家介绍最近超级火的黑科技应用deepfake,这是一个实现图片和视频换脸的app.前段时间神奇女侠加尔盖朵的脸被换到了爱情动作片上,233333.我们这里将会从github项目faceswap开始一步一步实现一个视频换脸的教程. 注意: 本技术存在一定的使用风险,本教程仅做技术交流,请不要用在其他不应该被使用的地方. 技术分析 faceswap 项目是一个学习重建脸部特征的深度学习算法.你给它一堆的图片,它学习几个小时后,通过分辨哪些是合成的图片最终.但是它并不是仅仅把相似的图片替换,而是通

市面上有多款AI换脸的方法,笔者这里节选了Github那年很火的开源项目FaceSwap: (很早就实践了,但是忘记记录啦hhh,请勿用于不正当用途哦) 做了一篇详细教学,包括配置,参数设置,换脸效果经验之谈.感兴趣的学友可以留言一起交流. 先上成果展示下吧(垃圾显卡跑了2天,有条件好的显卡跑个1周估计效果会好一些): 配置部分 ok,为了实现换脸,我们先从安装到配置工具开始(配置好的请直接跳到第一步),以下请按步骤操作: 首先需要下载该项目,这里建议直接下载GUI版软件:https://fac

C盘生于容量小于5G的千万别用啊!!笔者本人因为C盘只剩了3G,根本用不上这个,最后会把大小为4G的core文件必须移植到C盘当中,俺的CUDA也白安装了,而且还不小心安装成CUDA8了,应该用9好么??这什么烂教程,www......

tqdm psutil pathlib==1.0.1 scandir==1.7 opencv-python scikit-image scikit-learn matplotlib==2.2.2 ffmpy==0.2.2 nvidia-ml-py3 h5py==2.8.0 Keras==2.2.4 cmake dlib face_recognition # tensorflow is included within the docker image. # If you are looking f

http://www.mamicode.com/info-detail-2602743.html https://blog.csdn.net/sinat_26918145/article/details/79591717

---恢复内容开始--- 众多换脸软件中,DeepFaceLab其实是安装和使用最方便,更新最快的,但是由于其没有可是化界面,对于很新手来说,可能入门还是有点难度.那么今天就来介绍一款操作极其直观和简单的换脸软件OpenFaceSwap.这款软件的安装和使用体验和Fakeapp类似,但是软件内核“先进”很多,因为Fakeapp已经停更很久了,而OpenFaceSwap的内核一直在更新. OpenFaceSwap是什么? Openfaceswap 基于开源软件Faceswap而定制的图形界面版本.

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

源:https://blog.csdn.net/koest/article/details/80720078 Deepfakes目前用于深度换脸的程序基本都是用python编程语言基于tensorflow进行计算.以下列出几款常用的换脸程序优缺点浅析,用户可以根据自己的爱好和水平来选择,以下软件均需要先安装windows 版本的 VS2015,CUDA9.0和CuDNN7.0.5(fakeapp教程,deepfakes视频deepfakes中文站(deepfakes.com.cn)) 下面几个程

整个换脸过程中模型是最重要的一部分,耗时久,调优难,很多人虽然一直在跑模型,却并不知道每个模型的特点. 我也常常被问及: 到底用哪个模型换脸效果最好? H128和DF有什么差别? H64和H28有什么不同? SAE是最好的吗? 全脸和半脸是什么意思? 等等问题. 今天,就专门写一篇文章,来统一解答这些疑问. 首先,来说说每个模型的特点. H64模型 H64模型也被称为经典模型/原始模型(original),DeepFakes早期就是靠这个模型名震江湖,后来的FaceSwap,DeepFaceLa

人脸真伪验证与识别:ICCV2019论文解析 Face Forensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Rossler_FaceForensics_Learning_to_Detect_Manipulated_Facial_Images_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 合成图像生成和处理技术的迅速

关于openstack swift的资料可以看这里,这里还有这里. 准备环境 从零开始接触的同学可以先从swift的all in one部署开始学习,在本机搭建好swift环境就可以进行简单的测试了.由于swift是用Python语言写的,如果要开发swift的中间件的还需要在本地安装Pythone的IDE,我比较喜欢JETBRAIN(他们比较出名的是JAVA的IDE--IDEA)公司的IDE--Pycharm.准备环境如下: Ububutn 12.04 LTS 64bit Python2.7(