deepfake刚出来的时候超级火，最近终于有大佬出资源找我做这块，上手开GAN。

先从GitHub上下代码。

配置环境，Ubuntu一激动装了18，折腾好几天各种坑，乖乖回到了16，一天搞定所有环境。

机器配置要求有n卡，大佬给配了三个（本来四个坏了一个）TITAN X 12g显存。先前期熟悉模型用。后期说有上高配期待中。

程序运行很简单，作者很贴心的还有gui，第一步就是准备数据了。

数据最好是高清人脸256*256的，程序里自带识别人脸截图，还是很方便的。

最关键的是数据量，目前经验来说两个人各600张图根本不够用，预计6k高质量图起，这样数据靠爬虫是不行了，安了个ffmpeg从视频截图按帧挑，目前参数是1s截两张还可以。

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换源码了，现在在看deepfacelab。

这个需要cuda9.0和tensorflow18，需要重新安装一些包。

这里的功能更强大些，

除了提取人脸外，还有一个sort功能，有多个模式选择，可以去除模糊和乱入的照片。还是很赞的功能。

训练模型也有很多个模型可以选择

使用时有些坑一定要注意：

一定要按源码要求的版本配置环境。

在训练图片时，要使用自带的提取函数，图片里有特殊的数据结构，以前准备好的图片不行，要不然会报 no embedded faceswap info found required for training的错误

推理时需要原图和人脸图（其实只是需要里面的68个特征点）

使用模型时，要把视频拆成图片，把图片提取人脸存入另一个文件夹，路径赋值给aligned_dir,要不然会报路径为空的错。

模型里一堆opencv操作，有些感觉没太大效果我就删掉了，总体来说操作不是太复杂。

比较占推理速度的是两块，一个是gan网络推理，一个是opencv的泊松融合操作。

这个效果确实可以，同样的数据量，效果比deepfake强太多。

 

 

长期更新中。。。