AI 换脸实现 科普:我们人眼看到连续画面的帧数为 24 帧,大约 0.04 秒,低于 0.04 就会卡成 ppt。 换脸.py # @Software: PyCharm import requests import simplejson import json import base64 import argparse faces[0] rectangle = list0['face_rectangle'] # print(rectangle) return rectangle #number表示换脸的相似度 faces[0] rectangle = list0['face_rectangle'] # print(rectangle) return rectangle #number表示换脸的相似度 不过目前是实现了从宋祖儿---> 朴信惠换脸术, ---- 标题:python 实现 AI 换脸 作者:cuijianzhe 地址:https://solo.cjzshilong.cn/articles
AI 换脸又一次刷爆了朋友圈 最近云毕业正当时,各家科技公司顺势推出了自己的 AI 换脸技术,结果又被同学们玩坏了! 换脸这件事绝不能少了业界大佬们! ? 仔细来看,AI 换脸技术近些年还是成熟不少,整体的面部贴合度、细节处理都有了明显的提升。近日,Deepfake 领域再一次取得了重要突破。 局部融合更考验换脸的技术难度。为了验证算法性能,研究人员他们没有对人脸的眼部、唇部等局部器官进行了融合,效果也是非常惊人。 ? 除了替身演员的全脸交换外,如需要刻画一位年龄逐渐增长的人物或已经进入垂暮之年的老人,可以根据需要为角色添加细微皱纹、发型和体态。 基于梳状模型的最新算法 那么这项 AI 换脸技术是如何实现的呢?我们先来看一组完整的换脸路径图: ?
相关文章:AI 换脸技术——DeepFakes 概述(一) DeepFakes的“短板” 尽管DeepFakes所呈现出的结果让人很惊讶,但就现在来说,它的局限性还是很明显的: 首先,DeepFakes 如果要用另外一个人的脸替换视频中的脸,那么你需要300到2000张这个人的人脸图片。所需图片的数量取决于人脸的变化程度,以及它们与原始视频的匹配程度。 因此视频换脸比较适用于艺人,或者是那些在网上有大量照片的人。所以很明显,并不是任何人的人脸交换都是这么简单的。 其次,训练的数据必须要选择非常有代表性的图片。 DeepFakes的另一局限性在于,建立一个换脸模型会消耗大量的时间和金钱。一般的换脸效果大概需要48小时的训练,而一个相对不错的换脸则需要大约72小时的训练才能达到。 如果你使用Jimmy和Oliver人脸训练得到的模型,尝试将Kimmel的脸换成Oliver的脸,结果通常都是不乐观的。
讲到换脸这种技术,在很早以前,网上流传着一句话,叫做有图有真相, 直到PS把人脸完美的换掉的时候,大家就觉得图片也许并不能代表真相,而代表真相的也许就剩下视频了。 ? 可是当时据制片方说,换脸的成本太高,投资2亿美元的速7才拍了一半,面临进退两难,不过结果大家也看到了。 ? 这一技术出世后,被大量用到了明星换脸上。 ? ? 当然这项技术诞生后,立马遭到大量网络用户抨击,因为换脸技术, 可能会导致特别多的虚假视频出现,虚假新闻也会随之而来, 包括污蔑和诽谤的视频。 现在只需要在B站搜索AI换脸,已经有许多的成品视频了, 有兴趣的话可以去搜索看一看。 任何一个新兴的技术诞生,都意味着科技的进步, 也许以后我们还可以看到李小龙的电影, 如果技术足够成熟的话。
他利用了深度学习和AI新技术,在成人电影中把演员的脸替换成某个艺人的脸,从而制作成了这个看上去以假乱真的视频。 从视频发布以后的好几个星期,网络上不断有人发表文章和报道,抨击这一“换脸”技术,称这种技术将会对社会产生很多负面的影响。 所以,在这篇文章中,我将会介绍这项AI换脸技术的功能和原理,并且阐述其有发展前途的应用领域。 首先我们要先清楚什么是DeepFakes?它能够做什么? 什么是DeepFakes? 利用DeepFakes技术,你只需要一个GPU和一些训练数据,就能够制作出以假乱真的换脸视频。 等到以上的训练步骤都完成以后,我们就能把一张Jimmy的照片输入至编码器,然后直接把代码传输至解码器B,将Jimmy的脸换成Oliver的脸。 ? 这就是我们通过训练模型完成换脸的全过程。
近日,外国的网友创建了一个Avenge Them网站,可以将《复联》中的英雄一键换脸,几秒钟就能让复联增加一个“新面孔”。 也就说通过AI技术,能够将你的照片替换到复仇者联盟主角的身上,妥妥的让你过把拯救世界的瘾。 目前支持网页版、iOS软件下载以及Google Play。 主界面效果如下: ? 接来下上传一张我的正脸照片进行亲身体验,哈哈哈,真是有趣~ ? ?
其实不用呀,可以好好研究下AI视频抠图的技术 shadow eva 大批量的绿幕视频就有了。。 无界 配合上AI换脸之类的,素材更多了~~ 3D实时换脸技术 对,如果是偏艺术的素材,还可以有这种复活名画的玩法~~ shadow AR艺术滤镜 使用mediapipe的facemesh模型实现的
它们都是由 AI 虚构而来。更确切地说,它们是由 AI 从几百万张像素图片中总结学习而来,最终创作出了难辨真伪的结果。 这类网络由两个 AI 代理组成:其一负责伪造图像,另一个则负责检测图像是否真实。如果代理发现了伪造品,则伪造 AI 会继续提升水平、再接再厉。 更重要的是,只需要参考几张照片,三星的 deepfake AI 就能实现出色的伪造效果。 几个月之后,以色列研究人员又推出了换脸 GAN(FSGAN)。 Wombo AI 是从真实表演者的录制视频中学习知识,再将照片人物的脸与原始演唱者的表情匹配起来,由此完成视频制作。 这款程序能够在经过适当训练、或者接收到预训练 AI 模型之后,在实时视频中交换人脸。但要想获得这种实时换脸功能,用户得拥有一块能支持 3A 游戏大作的高端显卡。
「AI 换脸」这几天又热起来了。AI 科技评论秉承以往的风格,从技术角度简单回顾一下近几年重要的 AI 换脸技术。 Cycle GAN Cycle GAN 可以说是所有人脸转换尝试重要早期尝试。 不过 Cycle GAN 的换脸效果并不怎么好,它毕竟是一个对所有类别的图像通用的方法。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1703.10593 ? DeepFakes 最火热、最广为流传的深度学习换脸模型无疑是 DeepFakes。 但一些盖尔·加朵的换脸动图一下子引爆了关注。 雷锋网深度解析文章参见 深度解密换脸应用 Deepfake.
FaceFusion是一款可以直接换脸的项目,支持图片换脸和视频换脸,且不需要进行模型训练,是roop项目的迭代项目。 gradio.Blocks) -> None: ui.launch(show_api = False, server_name='0.0.0.0') DNN库版本不一致 上传图片和视频后运行换脸报错 右侧PREVIEW部分是换脸的预览图片效果。 右侧的REFERENCE FACE DISTANCE部分是原图和目标素材中的人脸相似程度,用的是欧式距离,值越小表示两者越相似,可以根据实际的相似情况调节该值让换脸更逼真。 默认情况下的换脸后会出现脸部模糊的现象,可以勾选左侧上方的face_enhancer,可以让脸部更高清。
做这个的原因是因为我们主要关注的是换脸,所以只需要获取脸部的特征,其他环境因素对换脸的影响并不大。 ? 在面部抓取的过程完成后,我们可以得到所有脸部图片。 在训练完模型后(损失值较低),可以使用以下命令对目标图进行换脸: ? 此处的例子是找的一个视频,所以我们可以先用下面的命令将一个视频以一个固定频率转化为图片: ? 然后执行转换人脸操作。 下面是两个换脸图(样本A 110张图片,样本B 70张图片,训练时间6小时): ? ? 嗯…效果不咋样… 建议大家可以增大样本量,并延长训练时间。 ? 转换人脸的过程 ? 这样最后我们用图片B获取到的脸,使用encoder抽取特征,再使用A的decoder还原,便会得到A的脸,B的表情。
以前的换脸,不管是FaceFusion还是Deep-Live在换脸时,都需要显卡实时重启驱动和替换照片,而这个AI实时换脸最近传疯了,我自己也试了一下,真的太牛了,随意拉动一张图片就可以实现实时换脸 【重要警示】 所有实时换脸工具仅可用于本人肖像、合规创意创作、虚拟直播娱乐;严禁伪造他人人脸用于诈骗、冒充、造谣、虚假取证,各国均有深度伪造相关法律追责,违规后果自负。
距上一篇【玩转GPU】手把手教你AI换脸 [前导篇]都好几天了,大家都期待下一篇。并且有同学私信我问我什么时候发布并且是什么内容。 的确这几天在忙研究另一个AI作画的软件(StableDiffusion),所以耽搁了。好吧。我们今天就直接上干货应用篇。在这个说之前希望未看上一篇的同学就点一下上一篇游览一下,并且将软件下载好。 其他目录就是过程存储目录,注意一点model目录是模型文件存放的地方,就是我们通过AI训练后的数据就存在这个目录。 6、AI进行训练。7、则进行换脸 。8、则是将换好的合成为视频 步骤就这几步,当然执行每一步都会有会有细节询问,这里基本就一路回车可以了。 好吧,enjoy AI带来的巨变吧。。
原来老王用了一个款叫“DeepFaceLab”的视频软件进行AI换脸。据他说为了制作换脸的视频在他家高配电脑上费了很长时间花了不少电费才合成的,就这么给他劝退了我。。。 有一天突然发现腾讯云GPU服务器有打折并且价格也相当吸引,于是就购买一下;玩一下AI换脸。那为什么不用一般的服务器而用GPU服务器呢?我们先来说一下GPU服务器吧。。 直接翻译过来就是说GPU服务器的数据运算更适宜大数据量运算,再直接点说就是为AI运算而生的一种应用型服务器。而我们的换脸软件“DeepFaceLab”也刚好是AI应用的一种,所以就尝试一下呗。
之前我们报道过,纸醉金迷的资本主义网站Reddit最近搞出可怕黑技术:用AI技术,把爱情动作片中的主角脸,换成想得不可得的女明星。史称:Deepfakes。 ? 艾玛·沃森更是被double kill,不仅惨遭花式换脸,而且受欢迎程度远超众星,位居爱情动作片区换脸明星No.1。比大表姐、霉霉,不知要高到哪里去。 ? △ 艾玛·沃森被换脸图 不过艾玛现在可以松口气了,AI引起的问题,现在,AI正在解决。 “猫抓老鼠” 作为Deepfakes视频最主要的素材来源平台,GIF动图和短视频共享网站Gfycat,基于平台上GIF搜索数据和工具,训练了两个AI模型,让它们来发现并与换脸视频作斗争。 最后,AI换脸带来的影响还不止于此。 从Deepfakes出现、FakeApp走红开始,争议和讨论没有停歇,应对举措也没有停止。
样例1 输入参考图像(一定要带脸) 2 输入提示词(不要输入中文,请输入英文) a man, suit 3 输入参考姿势图像(可选项) 输入的Pose姿势图像,可以调整生成图像的面部姿势(朝向) 4
---- 新智元报道 来源:Twitter 等 作者:文强,大明,肖琴 【新智元导读】美国防部研发出了全球首款“反AI变脸刑侦检测工具”,专用于检测AI变脸/换脸造假技术。 如今,以GAN为代表的AI换脸术盛行,相应的人脸检测识别技术也不得不提升,这仅仅是一场漫长而又精彩的AI军备竞赛的开始。 ? 从Deepfake到HeadOn:换脸技术发展简史 DAPAR的担忧并非空穴来风,如今的变脸技术已经达到威胁安全的地步。 后来,deepfakes还推出一款名为Fake APP的桌面应用程序,允许用户轻松创建和分享换脸的视频,进一步把技术门槛降低到C端。 ? 特朗普的脸被换到希拉里身上 由于其恶意使用引起大量批评,Deepfake已经被Reddit、Twitter等网站封杀。 2、Face2Face Face2Face同样是一项引起巨大争议的“换脸”技术。
做这个的原因是因为我们主要关注的是换脸,所以只需要获取脸部的特征,其他环境因素对换脸的影响并不大。 在面部抓取的过程完成后,我们可以得到所有脸部图片。 转换人脸 在训练完模型后(损失值较低),可以使用以下命令对目标图进行换脸: . 最后将转换后的人脸图片集合,合成一个视频: ffmpeg –i video-frame-%0d.png -c:v libx264 -vf “fps=25, format=yuv420p” out.mp4 下面是两个换脸图 这样最后我们用图片B获取到的脸,使用encoder抽取特征,再使用A的decoder还原,便会得到A的脸,B的表情。
概述 本文将从零开始介绍如何创造并驱动数字人,最后通过AI换脸实现虚拟制片。 AI换脸简介 AI 换脸指的是通过 AI 人工智能技术把原视频或图片的人脸换成其他的人脸。本文使用目前最新的 roop 换脸工具,通过一张照片,把数字人的脸换成憨豆先生。 现在比较主流的换脸技术还有 deep facelab 和 SimSwap。 对于 AI 换脸,需要搭建 Python 环境,具体可按照如下地址搭建:https://github.com/s0md3v/roop。 数字人创建 首先打开虚幻引擎创建一个项目。 AI换脸 我们在命令行中打开下载好的 roop 的位置,通过命令 python run.py --execution-provider cuda 启动 roop 的换脸界面。
选自arXiv 作者:Andreas Rossler 等 机器之心编译 参与:路、淑婷 人脸编辑技术的发展和广泛使用引起人们对隐私安全等的担忧,如 DeepFakes 可以实现视频换脸,且逼真程度很高, 比如,DeepFakes 展示了如何使用计算机图形学和视觉技术进行视频换脸,进而破坏别人的声誉。人脸是目前视觉内容操纵方法的主要兴趣点,这有很多原因。 最著名、最广泛的身份编辑技术是换脸(face swapping)。这些技术流行的根源在于其轻量级特性,方便在手机上运行。 与改变表情不同,身份操纵方法将一个人的脸换到另一个人的面部。因此,这个类别又叫换脸。随着 Snapchat 等消费者级别应用的广泛使用,这类技术变得流行。 DeepFakes 也可以换脸,但它使用了深度学习技术。尽管基于简单计算机图形学技术的换脸可以实时运行,但 DeepFakes 需要为每一个视频对进行训练,这非常耗时。