目次
1.手法の紹介
Faceswap は、深層学習アルゴリズムと顔認識テクノロジーを使用して、写真やビデオから人の顔の表情、目、口、その他の特徴を抽出し、それらを別の人の顔の特徴と照合します。主に画像/ビデオの顔変更、文字マッチングなどに使用されます。
Faceswap では、Encoder-Decoder の自己エンコーディングおよびデコーディング アーキテクチャに GAN テクノロジーが導入されており、顔の変更効果が大幅に向上しています。Encoder-Decoder の自己エンコーディングおよびデコーディングによる顔の変更: 歪んだ顔を復元することで、Faceswap の顔の変更大きく分けて以下の３種類に分かれる。 処理：顔検出→特徴抽出→顔変換。 Faceswap は大量のトレーニング データとターゲット データを必要とし、トレーニング時間が長いため、主にビデオ ストリームでの顔の置き換えに使用されます。
2.関連情報
ソースコードアドレス
GitHub - ディープフェイク/フェイススワップ: すべての人のためのディープフェイク ソフトウェア
3. 練習記録
(1) オリジナルデータセットの収集
まず元のデータ セットを収集します。Faceswap は、複数の画像から 1 つの顔から別の顔へのマッピングを学習するだけで済みます。各顔のデータ セットの数をかなり多くすることをお勧めします。このようにして、特徴をよりよく学習できます人間の顔の関係性。ここではモナリザとオバマから実験のやり方を学びます。
2. 顔パーツを検出して抽出する
3. モデルをトレーニングして、元の画像からターゲット画像へのマッピングを学習します。
4.実験結果
さて、今日の共有はここまでです。皆さんも一緒にコミュニケーションを取りながら学びましょう~