FaceSwap: замена лиц с помощью глубокого обучения для простой замены лиц на видео и изображениях

Общее введение

FaceSwap - это инструмент глубокого обучения с открытым исходным кодом, который распознает и меняет местами лица на изображениях и видео. Проект является разработкой сообщества, написан на языке Python и поддерживает несколько платформ операционных систем, таких как Windows, Linux и macOS. FaceSwap использует методы глубокого обучения для достижения высококачественных эффектов замены лиц путем обучения нейросетевых моделей. Инструмент предназначен не только для разработчиков, но и предоставляет платформу для экспериментов и исследований исследователям, художникам визуальных эффектов и энтузиастам ИИ. Проект следует строгому этическому кодексу и поощряет использование технологии в законных целях, таких как образование, исследования, социальные комментарии и производство фильмов.

FaceSwap подходит для замены реальных лиц, а также может использоваться для восстановления лиц в кино и на телевидении. Приступить к работе легко, но кривая обучения более глубокая, особенно для клонирования собственного изображения, что требует аналогичного учебного изображения LoRA для аннотирования портретного набора данных, для чего в сообществе есть подробные учебные пособия. При использовании таких инструментов не следует клонировать чужие изображения в коммерческих целях, что представляет собой этический и юридический риск во всем мире.

Список функций

• Поддержка извлечения лиц из изображений и видео
• Предоставляет несколько вариантов обучения моделей глубокого обучения
• Обеспечивает высококачественный обмен и конвертацию лиц
• Включает удобный графический интерфейс (GUI)
• Поддержка ускоренной обработки на GPU
• Доступно несколько вариантов лицевых детекторов
• Поддержка обработки и преобразования видеофайлов
• Содержит несколько предварительно обученных моделей
• Обеспечивает детальную настройку параметров обучения
• Поддержка пакетной обработки нескольких файлов изображений

Использование помощи

1. конфигурация окружающей среды

1. Системные требования:
   • Современные графические процессоры с поддержкой CUDA (наилучшая производительность)
   • Поддержка AMD GPU в системах Windows (через DirectML)
   • Поддержка AMD GPU в системах Linux (через ROCm)
   • Среда программирования Python
2. Этапы установки:
   • Клонировать или загрузить кодовую базу FaceSwap
   • Следуйте инструкциям файла INSTALL.md для установки необходимых зависимостей
   • Убедитесь, что необходимые пакеты Python установлены

2. Основной процесс использования

2.1 Подготовительный этап

1. Собираем материал:
   • Подготовьте фотографию или видеозапись с лицом цели
   • Создайте необходимую структуру папок
   • Убедитесь, что качество отснятого материала четкое и под правильным углом.
2. Извлечение лиц:

   python faceswap.py extract
   

• Помещение фотографий в папку src
• Программа автоматически извлечет лица в папку для извлечения.
• Поддержка нескольких вариантов детектора лица

2.2 Обучение модели

1. Начните обучение:

   python faceswap.py train
   

   • Обучение моделей из папок с фотографиями двух разных людей
   • Обученная модель сохраняется в папке models
2. Техники обучения:
   • Использование существующих моделей ускоряет обучение
   • Если обучающих данных недостаточно, можно начать с похожих данных.
   • Регулярно проверяйте результаты тренировок и корректируйте параметры

2.3 Обработка преобразований

1. Выполните преобразование:

   python faceswap.py convert
   

   • Оригинальные фотографии находятся в оригинальной папке
   • Результаты обработки сохраняются в измененной папке
2. Обработка видео:

   python tools.py effmpeg
   

   • Поддержка конвертирования видеофайлов
   • Разложение и компоновка видео с помощью ffmpeg

2.4 Использование графического интерфейса

1. Запустите графический интерфейс:

   python faceswap.py gui
   

   • Обеспечивает интерфейс визуализации
   • Интеграция всех основных функций
   • Подходит для начинающих пользователей

3. Продвинутые техники использования

1. Параметры командной строки:
   • Все скрипты поддерживают параметр -h/--help
   • Подробное описание параметров и их использование можно просмотреть
2. Оптимизация производительности:
   • Ускоренная обработка данных с помощью графических процессоров
   • Изменение размера партии
   • Оптимизация параметров обучения
3. Получите поддержку:
   • Присоединяйтесь к серверу Discord, чтобы получить помощь!
   • Посетите форум FaceSwap, чтобы поделиться своим опытом
   • Доступ к онлайн-документации и учебным пособиям