Introducción al intercambio de caras
Faceswap es un software de intercambio de caras de video de código abierto, que básicamente requiere tres pasos: 1. Cortar el video en imágenes y extraer caras 2. Capacitación de muestra 3. Intercambiar caras
instalación de intercambio de caras (entorno de Windows)
- Instalación de dependencia
- Anaconda necesita instalar conda primero, que se usa para la construcción del entorno virtual de Python
- Necesito instalar git
- descarga del instalador de Faceswap
Instalar
- Seleccione el directorio de instalación
- Elija si usar la tarjeta gráfica Nvidia o la tarjeta gráfica AMD o solo usar la CPU (el cálculo de la CPU es lento), elija de acuerdo con su propia máquina
- Nombre del entorno virtual de Conda, intercambio de caras predeterminado
- Instale la ruta de instalación de anconda grande por adelantado
- Simplemente haga clic en instalar
Problemas que pueden ocurrir durante la instalación
- La descarga de Faceswap falló. Puede ir a github para descargar Faceswap usted mismo y luego usar la línea de comando conda para activar el nombre del entorno virtual durante la instalación. El valor predeterminado es Faceswap y luego ingrese al directorio Faceswap. Ejecute python
setup.py
usar
El funcionario tiene documentos muy detallados, pero en inglés
- Una vez completada la instalación, habrá un ícono, puede hacer doble clic en él para ejecutar o ejecutar la línea de comando cmd, preste atención a la ruta de reemplazo y luego se abrirá la interfaz gráfica de intercambio de caras.
"E:\conda\scripts\activate.bat" && conda activate "faceswap" && python "E:\faceswap/faceswap.py" gui
2. Extraiga la cara
3. La cara extraída (la mejor imagen de la cara no es menos de 500, 1000-3000 es la mejor y no demasiada), debe procesarse manualmente y las mal identificadas se eliminarán 4
. ¡Puede obtener una vista previa del proceso de entrenamiento en el tren de entrenamiento
y finalizar el entrenamiento cuando vea que la vista previa es clara o que la pérdida no puede disminuir
! -82abc6508ad1a4d4.png?imageMogr2/ auto-orient/strip%7CimageView2
/2/w/1240)
5. convertir, aplicar el modelo para la conversión de rostros y sintetizar video
selección de materiales
- El número de caras al final del material es mejor entre 1000 y 5000. Demasiado material aumentará el tiempo de entrenamiento y muy poco resultará en una falla del entrenamiento.
- El color de la cara debe ser lo más consistente posible, y la prueba personal encontró que el procesamiento del color es deficiente.
- La diferencia en la forma de la cara no debe ser demasiado grande.
Mostrar resultados
