FaceSwap: troca de faces usando aprendizado profundo para facilitar a substituição de faces em vídeos e imagens

Introdução geral

O FaceSwap é uma ferramenta de troca de rostos de aprendizado profundo de código aberto que reconhece e troca rostos em imagens e vídeos. O projeto é um desenvolvimento orientado pela comunidade, escrito em Python e compatível com várias plataformas de sistemas operacionais, como Windows, Linux e macOS. O FaceSwap utiliza técnicas de aprendizagem profunda para obter efeitos de substituição de rostos de alta qualidade por meio do treinamento de modelos de redes neurais. A ferramenta não é apenas para desenvolvedores, mas também fornece uma plataforma para pesquisadores, artistas de efeitos visuais e entusiastas de IA experimentarem e explorarem. O projeto segue um rigoroso código de ética e promove o uso da tecnologia para fins legítimos, como educação, pesquisa, comentários sociais e produção de filmes.

O FaceSwap é adequado para a troca de rostos reais e também pode ser usado para a restauração de rostos em filmes e na TV. É fácil começar a usar, mas a curva de aprendizado é mais profunda, especialmente para clonar sua própria imagem, o que requer uma imagem de treinamento semelhante LoRA para anotar o conjunto de dados de retrato, para o qual há tutoriais detalhados na comunidade. O uso de tais ferramentas nunca deve clonar imagens de outras pessoas para fins comerciais, o que representa um risco ético e legal em todo o mundo.

Lista de funções

• Suporta a extração de rostos de imagens e vídeos
• Oferece várias opções de treinamento de modelos de aprendizagem profunda
• Permite a troca e a conversão de faces de alta qualidade
• Inclui interface gráfica amigável (GUI)
• Suporte ao processamento acelerado por GPU
• Várias opções de detectores faciais disponíveis
• Suporte para processamento e conversão de arquivos de vídeo
• Contém vários modelos pré-treinados
• Oferece ajuste detalhado dos parâmetros de treinamento
• Suporte ao processamento em lote de vários arquivos de imagem

Usando a Ajuda

1. configuração ambiental

1. Requisitos do sistema:
   • GPUs modernas com suporte a CUDA (melhor desempenho)
   • Suporte a GPU AMD para sistemas Windows (via DirectML)
   • Suporte à GPU da AMD para sistemas Linux (via ROCm)
   • Ambiente de programação Python
2. Etapas de instalação:
   • Clonar ou baixar a base de código do FaceSwap
   • Siga as instruções do arquivo INSTALL.md para instalar as dependências necessárias
   • Certifique-se de que os pacotes Python necessários estejam instalados

2. processo de uso básico

2.1 Fase preparatória

1. Coleta de material:
   • Preparar uma foto ou vídeo com o rosto do alvo
   • Criar a estrutura de pastas necessária
   • Certifique-se de que a qualidade da filmagem seja nítida e no ângulo correto
2. Extração de faces:

   python faceswap.py extract
   

• Colocação de fotos na pasta src
• O programa extrairá automaticamente as faces para a pasta de extração
• Suporta várias opções de detectores faciais

2.2 Treinamento do modelo

1. Iniciar o treinamento:

   python faceswap.py treinar
   

   • Modelos de treinamento a partir de pastas de fotos de duas pessoas diferentes
   • O modelo treinado é salvo na pasta de modelos
2. Técnicas de treinamento:
   • O uso de modelos existentes acelera o treinamento
   • Se não houver dados de treinamento suficientes, você pode começar com dados de aparência semelhante
   • Verifique regularmente os resultados do treinamento e ajuste os parâmetros

2.3 Processamento de conversão

1. Realize a conversão:

   python faceswap.py converter
   

   • As fotos originais estão na pasta original
   • Os resultados processados são salvos na pasta modificada
2. Processamento de vídeo:

   python tools.py effmpeg
   

   • Suporte à conversão de arquivos de vídeo
   • Decomposição e composição de vídeo com o ffmpeg disponível

2.4 Uso da interface gráfica

1. Inicie a GUI:

   python faceswap.py gui
   

   • Fornece uma interface de visualização
   • Integração de todas as principais funções
   • Adequado para usuários iniciantes

3. técnicas de uso avançadas

1. Parâmetros da linha de comando:
   • Todos os scripts suportam o parâmetro -h/--help
   • A descrição detalhada dos parâmetros e o uso podem ser visualizados
2. Otimização do desempenho:
   • Processamento acelerado usando GPUs
   • Redimensionamento do lote
   • Otimização dos parâmetros de treinamento
3. Obtenha suporte:
   • Entre no servidor Discord para obter ajuda!
   • Visite o fórum do FaceSwap para compartilhar suas experiências
   • Acesso a documentação e tutoriais on-line