FaceSwap : échange de visages utilisant l'apprentissage profond pour remplacer facilement les visages dans les vidéos et les images

Introduction générale

FaceSwap est un outil open source d'apprentissage profond qui reconnaît et échange les visages dans les images et les vidéos. Le projet est un développement communautaire, écrit en Python, et prend en charge plusieurs plateformes de système d'exploitation telles que Windows, Linux et macOS.FaceSwap utilise des techniques d'apprentissage profond pour obtenir des effets de remplacement de visage de haute qualité en entraînant des modèles de réseaux neuronaux. L'outil n'est pas seulement destiné aux développeurs, mais fournit également une plateforme pour les chercheurs, les artistes d'effets visuels et les passionnés d'IA afin d'expérimenter et d'explorer. Le projet suit un code d'éthique strict et encourage l'utilisation de la technologie à des fins légitimes telles que l'éducation, la recherche, le commentaire social et la production de films.

FaceSwap convient à l'échange de visages réels et peut également être utilisé pour la restauration de visages dans les films et à la télévision. La prise en main est facile, mais la courbe d'apprentissage est plus prononcée, en particulier pour le clonage de votre propre image, qui nécessite une image d'entraînement similaire LoRA pour annoter l'ensemble de données de portraits, pour laquelle il existe des tutoriels détaillés dans la communauté. L'utilisation de ces outils ne devrait jamais cloner les images d'autrui à des fins commerciales, ce qui constitue un risque éthique et juridique au niveau mondial.

Liste des fonctions

• Prise en charge de l'extraction de visages à partir d'images et de vidéos
• Offre de multiples options de formation de modèles d'apprentissage profond
• Permet l'échange et la conversion de visages de haute qualité
• Comprend une interface graphique conviviale (GUI)
• Prise en charge du traitement accéléré par le GPU
• Plusieurs options de détecteurs de visage disponibles
• Prise en charge du traitement et de la conversion des fichiers vidéo
• Contient plusieurs modèles pré-entraînés
• Permet un réglage détaillé des paramètres de formation
• Prise en charge du traitement par lots de plusieurs fichiers d'images

Utiliser l'aide

1. configuration de l'environnement

1. Exigences du système :
   • GPU modernes avec prise en charge CUDA (meilleures performances)
   • Prise en charge du GPU AMD pour les systèmes Windows (via DirectML)
   • Prise en charge des GPU AMD pour les systèmes Linux (via ROCm)
   • Environnement de programmation Python
2. Étapes de l'installation :
   • Cloner ou télécharger la base de code de FaceSwap
   • Suivez les instructions du fichier INSTALL.md pour installer les dépendances nécessaires
   • S'assurer que les paquets Python nécessaires sont installés

2. processus d'utilisation de base

2.1 Phase préparatoire

1. Matériel de collecte :
   • Préparer une photo ou une vidéo contenant le visage de la cible
   • Créer la structure de dossier nécessaire
   • Veiller à ce que la qualité des images soit claire et à ce que l'angle de prise de vue soit correct.
2. Extraction de visages :

   python faceswap.py extract
   

• Placer les photos dans le dossier src
• Le programme extraira automatiquement les visages dans le dossier d'extraction.
• Prise en charge de plusieurs options de détecteurs de visage

2.2 Formation au modèle

1. Lancer la formation :

   python faceswap.py train
   

   • Modèles d'entraînement à partir de dossiers de photos de deux personnes différentes
   • Le modèle formé est enregistré dans le dossier models
2. Techniques de formation :
   • L'utilisation de modèles existants accélère la formation
   • S'il n'y a pas assez de données d'entraînement, vous pouvez commencer avec des données similaires.
   • Vérifier régulièrement les résultats de la formation et ajuster les paramètres

2.3 Traitement des conversions

1. Effectuer la conversion :

   python faceswap.py convert
   

   • Les photos originales se trouvent dans le dossier original
   • Les résultats traités sont enregistrés dans le dossier modifié
2. Traitement vidéo :

   python tools.py effmpeg
   

   • Prise en charge de la conversion des fichiers vidéo
   • Décomposition et composition vidéo avec ffmpeg disponible

2.4 Utilisation de l'interface graphique

1. Démarrer l'interface graphique :

   python faceswap.py gui
   

   • Fournit une interface de visualisation
   • Intégration de toutes les fonctions principales
   • Convient aux utilisateurs novices

3. les techniques d'utilisation avancées

1. Paramètres de la ligne de commande :
   • Tous les scripts prennent en charge le paramètre -h/--help
   • Une description détaillée des paramètres et de leur utilisation peut être consultée
2. Optimisation des performances :
   • Traitement accéléré par les GPU
   • Redimensionnement du lot
   • Optimisation des paramètres de formation
3. Obtenez de l'aide :
   • Rejoignez le serveur Discord pour obtenir de l'aide !
   • Visitez le forum FaceSwap pour partager vos expériences
   • Accès à la documentation et aux didacticiels en ligne