Introdução ao facewap
faceswap é um software de troca de rosto de vídeo de código aberto, que basicamente requer três etapas, 1. Corte do vídeo em imagens e extração de rostos 2. Exemplo de treinamento 3. Troca de rostos
instalação do faceswap (ambiente windows)
- Instalação de dependência
- O Anaconda precisa primeiro instalar o conda, que é usado para a construção do ambiente virtual python
- Precisa instalar o git
- download do instalador do facewap
Instalar
- Selecione o diretório de instalação
- Escolha se deseja usar placa gráfica Nvidia ou placa gráfica AMD ou usar apenas cpu (o cálculo da CPU é lento), escolha de acordo com sua própria máquina
- Nome do ambiente virtual do Conda, facewap padrão
- Instale o caminho de instalação do big anconda com antecedência
- Basta clicar em instalar
Problemas que podem ocorrer durante a instalação
- O download do faceswap falhou. Você pode acessar o github para fazer o download do faceswap e, em seguida, usar a linha de comando conda para ativar o nome do ambiente virtual durante a instalação. O padrão é faceswap e, em seguida, entrar no diretório faceswap. Executar python
setup.py
usar
O oficial tem documentos muito detalhados, mas em inglês
- Após a conclusão da instalação, haverá um ícone, que pode ser clicado duas vezes para executar ou executar a partir da linha de comando do cmd, preste atenção ao caminho de substituição e, em seguida, a interface gráfica do faceswap será aberta
"E:\conda\scripts\activate.bat" && conda activate "faceswap" && python "E:\faceswap/faceswap.py" gui
2. Extraia o rosto
3. O rosto extraído (a melhor imagem de rosto não é inferior a 500, 1000-3000 é o melhor e não muitos), ele precisa ser processado manualmente e os identificados incorretamente serão excluídos 4
. Você pode visualizar o processo de treinamento no trem de treinamento
e terminar o treinamento quando vir que a visualização está clara ou a perda não pode diminuir
! [Image.png](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/16422041 -82abc6508ad1a4d4.png?imageMogr2/ auto-orient/strip%7CimageView2
/2/w/1240)
5. converter, aplicar o modelo para conversão facial e sintetizar vídeo
seleção de materiais
- O número de faces no final do material é melhor entre 1000 e 5000. Muito material aumentará o tempo de treinamento e muito pouco resultará em falha de treinamento.
- A cor do rosto deve ser o mais consistente possível, e o teste pessoal descobriu que o processamento da cor é ruim
- A diferença no formato do rosto não deve ser muito grande
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