技术标签: python DeepFaceLive AI换脸 一键换脸 人工智能 智能算法 换脸
DeepFaceLab是一种基于深度学习的人脸合成和转换工具。它使用了深度神经网络来分析和修改图像中的人脸部分,可以实现将一个人的脸部特征应用到另一个人的照片上,或者进行面部表情、年龄、性别等特征的变换。
DeepFaceLab具备一系列核心功能,包括人脸检测、关键点定位、面部表情识别和特征提取。这些功能为其提供了生成高质量合成人脸的能力,并支持多种输入和输出格式。用户可以根据自身需求对其可配置的参数进行调整,以定制模型的训练和处理流程。此外,DeepFaceLab还充分支持GPU加速,从而显著提升处理速度。
然而,需要特别留意的是,DeepFaceLab等工具也存在被滥用的风险,用以制作虚假的图片和视频。因此,在使用这类工具时,必须严格遵守法律法规,同时秉持高度的道德准则。这类技术的滥用可能会引发伦理和法律问题,因此用户在使用时应谨慎考虑,深入了解相关法律规定,并严守道德操守。
可以从官方网站得软件下载地址,找到对应自己GPU的版本就可以了,GPU不是RTX30头的选RTX2080Ti版本,RTX30xx以上选RTX3000这个版本。
下载之后直接解压到使用目录就可以了,解压完成之后像下面这样,不过有几个中文是我后加的。
源视频就是用来训练模型的视频,源视频选择合适的素材是关键。要确保素材清晰、高质量,以获得最佳效果。可以使用高分辨率的相机来拍摄或选择高质量的库存视频。
目标视频就是最终要进行换脸的视频,⽬标视频处理⽐较简单些,正常的视角就可以了,但为了换脸丝滑,源视频和目标视频尽可能选择脸型、表情、⾓度、光源接近的。
把源视频和目标视频放到项目workspace下,源视频重新命名成data_src,目标视频重新命名成data_dst,如下图结果:
运行 2) extract images from video data_src.bat文件,对源视频进行拆帧:
一秒保存多少帧:
Enter FPS 一秒保存多少帧,一般保存10到15帧
保存图像的格式:
Output image format
图像格式选择:
PNG:PNG格式提供无损图像质量,适合保持图像的清晰度和细节,但文件大小较大。如果您需要高质量的图像,可以选择PNG格式
JPG:JPG格式文件大小较小,适合处理不需要极高图像质量的任务。如果对图像质量要求不高,可以选择JPG格式,以便减小文件大小。
对目标视频进行拆分,运行 3) extract images from video data_dst FULL FPS.bat,选择跟源视频一样。拆分完成之后在工作目录就多了两个拆分成图像的目录。
点击运⾏ 4) data_src faceset extract.bat 会有参数需要设置,如图:
选择脸型:
有三个选项可供选择:全脸(f)、整脸(wf)和头(head)。根据您的需求,一般情况下选择默认的wf即可,因为它覆盖的面积更大,包括额头和胡子。如果只需要替换脸部到眉毛上方一点点的区域,您可以选择f。
设置最多识别的人数:
如果视频大部分时间只有一个人,选择1;如果视频中有两个人同时出现,而且都需要处理,选择2。
设置图像大小:
一般情况下,选择256足够了。较高的分辨率会提高图像质量,但也会增加计算资源的消耗。如果原始视频质量不高,即使选择512也不会有很大帮助。
图像质量:
默认的图像质量设置为90,通常足够了。根据需要,您可以微调这个设置。
调试图像:
如果出现错误或不满意的结果,可以随时删除不符合要求的图像。
6.运行脚本:
完成设置后,运行脚本。根据您的硬件,3080显卡切脸速度大概为2张/秒。
运行 4.2)data_src sort.bat 脚本以对源图像进行排序。需要对源图像进行排序、筛选和处理,以获得高质量的训练素材。
源头像排序:
选择 “5-颜色直方图排序” 以帮助识别相似的图像。
筛选图像:
手动修复识别不准确的图像:
可选的模糊程度排序:
处理多个人脸:
这些步骤有助于准备高质量的训练素材,提高DeepFaceLab的换脸效果。请根据您的具体需求和素材情况进行适当的筛选和整理。
运⾏ 5) data_dst faceset extract.bat 对目标视频进行切脸,参数与源视频切脸差不多。
执行 5.2) data_dst sort 脚本对目标视频头像进行整理
推荐使用颜色直方图排序:
处理难以识别的图像:
处理有遮挡的图像:
修复脸部轮廓识别错误的图像:
注意关于"aligned"目录的重要性:
初学者或配置有限,可以使用轻量级训练脚本 “train Quick96.bat”。这个脚本通常不需要进行复杂的参数设置。以这个脚本通常使用默认的训练参数,适合初学者或那些希望快速进行训练的人。
如果希望进行更高级的训练,需要进行更多的参数设置和调整。对于初学者,使用 “train Quick96.bat” 是一个不错的起点,可以帮助快速了解DeepFaceLab的工作流程,但在更高级的项目中可能需要更多的自定义设置和调整。
但train Quick96.bat训练出来的模型不能导出模型应用到Deepfacelive直播换脸上。
这两种训练方式需要设置的参数很多,训练过程很缓慢,但效果是最好的。
但通常的做法是,找一个效果不错的预训练模型进行训练,以减少训练的时间与更快更好的获取训练效果,但预训练模型的缺点是不能更改分辨率。
预训练模型:
batch_size:
模型架构选择:
输入的宽度:
Eyes and mouth priority:
学习率丢弃:
Enable random warp of samples:
GAN设置:
颜色处理:
梯度裁剪:
Loss参数:
Masked training:
这些设置将影响训练的结果和速度,可以根据您的具体需求进行调整。
当设置完成之后,下面开始跑出时间,就代表已在训练了:
在训练过程中,会显示训练的结果,按P键可以看到下一迭代的效果。
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