FaceSwap: Face Swap mit Deep Learning zum einfachen Ersetzen von Gesichtern in Videos und Bildern

Allgemeine Einführung

FaceSwap ist ein quelloffenes Deep-Learning-Gesichtstauschprogramm, das Gesichter in Bildern und Videos erkennt und austauscht. Das Projekt wird von der Community entwickelt, ist in Python geschrieben und unterstützt mehrere Betriebssystemplattformen wie Windows, Linux und macOS.FaceSwap nutzt Deep-Learning-Techniken, um durch das Trainieren neuronaler Netzwerkmodelle qualitativ hochwertige Effekte für den Gesichtsaustausch zu erzielen. Das Tool ist nicht nur für Entwickler gedacht, sondern bietet auch Forschern, Künstlern für visuelle Effekte und KI-Enthusiasten eine Plattform zum Experimentieren und Erforschen. Das Projekt folgt einem strengen ethischen Kodex und fördert die Nutzung der Technologie für legitime Zwecke wie Bildung, Forschung, soziale Kommentare und Filmproduktion.

FaceSwap eignet sich für realen Gesichtstausch und kann auch für die Wiederherstellung von Gesichtern in Film und Fernsehen verwendet werden. Der Einstieg ist einfach, aber die Lernkurve ist tiefer, insbesondere für das Klonen des eigenen Bildes, das ein ähnliches Trainingsbild LoRA erfordert, um den Porträtdatensatz zu kommentieren, wofür es in der Community detaillierte Anleitungen gibt. Bei der Verwendung solcher Tools sollten niemals fremde Bilder zu kommerziellen Zwecken geklont werden, was weltweit ein ethisches und rechtliches Risiko darstellt.

Funktionsliste

• Unterstützt die Gesichtserkennung aus Bildern und Videos
• Bietet mehrere Trainingsoptionen für Deep-Learning-Modelle
• Ermöglicht den Austausch und die Konvertierung von hochwertigen Schriften
• Umfasst eine benutzerfreundliche grafische Schnittstelle (GUI)
• Unterstützt GPU-beschleunigte Verarbeitung
• Mehrere Gesichtsdetektoroptionen verfügbar
• Unterstützung für die Verarbeitung und Konvertierung von Videodateien
• Enthält mehrere vortrainierte Modelle
• Bietet eine detaillierte Anpassung der Trainingsparameter
• Unterstützung der Stapelverarbeitung von mehreren Bilddateien

Hilfe verwenden

1. ökologische Konfiguration

1. Systemanforderungen:
   • Moderne GPUs mit CUDA-Unterstützung (beste Leistung)
   • AMD-GPU-Unterstützung für Windows-Systeme (über DirectML)
   • AMD-GPU-Unterstützung für Linux-Systeme (über ROCm)
   • Python-Programmierumgebung
2. Installationsschritte:
   • FaceSwap Codebasis klonen oder herunterladen
   • Folgen Sie den Anweisungen der Datei INSTALL.md, um die erforderlichen Abhängigkeiten zu installieren
   • Stellen Sie sicher, dass die erforderlichen Python-Pakete installiert sind

2. grundlegender Nutzungsprozess

2.1 Vorbereitungsphase

1. Sammeln von Material:
   • Bereiten Sie ein Foto oder Video vor, das das Gesicht der Zielperson zeigt.
   • Erstellen Sie die erforderliche Ordnerstruktur
   • Vergewissern Sie sich, dass die Qualität des Filmmaterials klar ist und der Winkel stimmt.
2. Gesichter extrahieren:

   python faceswap.py Auszug
   

• Ablegen von Fotos im Ordner src
• Das Programm extrahiert die Gesichter automatisch in den Extraktionsordner
• Unterstützt mehrere Gesichtserkennungsoptionen

2.2 Modellschulung

1. Ausbildung einleiten:

   python faceswap.py trainieren
   

   • Training von Modellen anhand von Fotomappen von zwei verschiedenen Personen
   • Das trainierte Modell wird im Ordner models gespeichert
2. Ausbildungstechniken:
   • Verwendung vorhandener Modelle beschleunigt das Training
   • Wenn nicht genügend Trainingsdaten vorhanden sind, können Sie mit ähnlich aussehenden Daten beginnen
   • Regelmäßige Überprüfung der Trainingsergebnisse und Anpassung der Parameter

2.3 Verarbeitung der Konvertierung

1. Führen Sie die Konvertierung durch:

   python faceswap.py konvertieren
   

   • Die Originalfotos befinden sich im Originalordner
   • Die verarbeiteten Ergebnisse werden in dem geänderten Ordner gespeichert
2. Videoverarbeitung:

   python tools.py effmpeg
   

   • Unterstützung der Konvertierung von Videodateien
   • Videodekomposition und -komposition mit ffmpeg verfügbar

2.4 Verwendung der grafischen Schnittstelle

1. Starten Sie die GUI:

   python faceswap.py gui
   

   • Bietet eine Visualisierungsschnittstelle
   • Integration aller wichtigen Funktionen
   • Geeignet für unerfahrene Benutzer

3. fortgeschrittene Nutzungstechniken

1. Befehlszeilenparameter:
   • Alle Skripte unterstützen den Parameter -h/--help
   • Detaillierte Parameterbeschreibung und Verwendung können eingesehen werden
2. Optimierung der Leistung:
   • Beschleunigte Verarbeitung mit GPUs
   • Größenänderung der Charge
   • Optimierung der Trainingsparameter
3. Holen Sie sich Unterstützung:
   • Treten Sie dem Discord-Server bei, um Hilfe zu erhalten!
   • Besuchen Sie das FaceSwap-Forum, um Ihre Erfahrungen zu teilen
   • Zugang zu Online-Dokumentation und Tutorials