AI 换脸——Deepfacelab 安装与部署,敲详细新手教程

本文最后更新于:2023年10月21日 晚上

前言

AI 换脸越来越火,换脸的视频到处都是,那种还是那种的都有。换脸软件也有好几个,而我用的 Deepfacelab 就是一种基于深度学习的软件,它可以把视频中的脸替换成你想要的脸。想想就很爽吧,但是这种对电脑的硬件依赖比较大,如显卡。而最近显卡价格的波动比较大,主要买不起,所以就拿游戏笔记本(GTX1060)做一个简单的样例。

AI 换脸就是采用生成式对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks )的人工智能算法,第一次接触是冯·诺依曼研究的博弈论,在这里不再深入探究,大家有兴趣可以去了解。

下载

  1. 作者GITHUB:https://github.com/iperov/DeepFaceLab

现今版本

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  • DirectX12、AMD:支持 DirectX12 和 A 卡
  • GTX10、20:支持 10系、20系 N卡
  • RTX30:支持 3000 系列 N卡

安装

  1. 下载对应的版本(测试电脑为 GTX 1060 显卡)

  2. 下载好的压缩包进行解压

目录文件

  1. ==_internal== 存放源代码相关的内容

  2. ==workspace== 工作目录

  3. ==.bat== 脚本批处理文件

AI 换脸样例

注:视频采用自带的视频

大概执行步骤:

  1. 源视频转成图片(源图片)
  2. 目标视频转成图片(目标图片)
  3. 从源图片中提取源脸部信息
  4. 从目标图片中提取目标脸部信息
  5. 使用脸部信息头像训练模型(Model)
  6. 使用模型进行图片换脸
  7. 将换完脸的图片合成视频导出

Step1源视频转成图片

  1. 【双击运行批处理文件 ==extract images from video data_src.bat==】

    1. [0] 一秒钟切几张图(?:help):10
      • 代表一秒钟取几张。也就是每秒传输帧数(FPS【Frames Per Second】),视频的帧率,常见视频的帧率有24、30、60等,即1秒钟有几张图片。
      • 输入10指一秒钟提取10张图片;不输入直接回车,默认为30,即一秒钟提取30张图片
    2. [png] 输出图片格式 ( png/jpg ?:help ) : jpg
      • 提取的图片格式(Format),主要格式为png、jpg。
      • png 是一种采用无损压缩算法的位图格式,体积大。
      • jpg 采用有损压缩的方式去除图像的冗余数据,存在着一定可接受范围内的失真。
  2. 程序处理完成之后,在 ==workspace\data_src== 目录下会出现从源视频中提取出来的图片。

Step2:目标视频转成图片

  1. 【双击运行批处理文件 ==extract images from video data_dst FULL FPS.bat==】

    和Step1 步骤一样,但是目标视频(data_dst)必须一帧不落,只设置图片格式即可

  2. 程序处理完成之后,在 ==workspace\data_dst== 目录下会出现从源视频中提取出来的图片。

Step3:从源图片中提取源脸部信息

  1. 【双击运行批处理文件 ==data_src faceset extract.bat==】

    6个参数,一般直接回车默认即可,前两步相对较快,这步需要等一等,具体速度视电脑配置。开始提取后底部会出现进度条,当进度条达到100%即提取完成 ,会显示图片数量和提取到的人脸数量。

  2. 程序处理完成之后,在 ==workspace\data_src\aligned== 目录下会出现从源图片中提取出来的脸部图片。

Step4:从目标图片中提取目标脸部信息

  1. 【双击运行批处理文件 ==data_dst faceset extract.bat==】

    和 Step4 一样,一路默认即可。开始提取后底部会出现进度条,当进度条达到100%即提取完成 。

  2. 程序处理完成之后,在 ==workspace\data_dst== 目录下除了从目标视频提出出来的照片,还有个文件夹【aligned】【aligned_debug】

    1. 在==workspace\data_dst\aligned==目录下存放的是从目标图片中提取出来的脸部图片。

      提取完之后,我们需要对其进行筛选。有时一帧的图像里出现了多个人,那为了精确性,我们需要将多余的人脸或人脸比较模糊的删除掉。

    2. 在==workspace\data_dst\aligned_debug==目录下存放的是标有识别的图片

      • 红色表示头像截取的区域
      • 蓝色表示面部区域
      • 绿色则是人脸的五官轮廓(主要特征)

Step5:使用脸部信息头像训练模型(Model)

  1. 【双击运行批处理文件 ==train Quick96.bat==】

    输入模型名字,选择设备,一般选择显卡。选择完成之后,程序会自动初始化模型、加载样本,并显示模型参数。

    等待启动,启动之后,会自动弹出预览窗口和在命令行显示如下参数

    只需要重点关注迭代次数、SRC损失和DST损失

    • 迭代次数越多越好
    • SRC、DST损失越低越好

    预览窗口包含操作提示、损失曲线、人脸区域。

    人脸区域分为五列。【源脸 | 算法生成 | 目标脸 | 算法生成 | 算法生成 | 算法生成】

    随着训练迭代的次数增多,算法会慢慢生成出人脸轮廓、五官,然后慢慢变的清晰。

  2. 在预览窗口,我们可以用键盘(切换英文输入法)进行操作: P 进行刷新, Enter 进行停止,S 保存。

    我们只需要观察第二列是否与第一列无限相似,第四列与第三列无限相似,第五列的表情与第四列无限相似。

    当所有列的图片足够清晰,那么就可以停止。

Step6:使用模型进行图片换脸

  1. 【双击运行批处理文件 ==merge Quick96.bat==】

    选择模型、设备,启动交互式合成、CPU线程数量(一般小于等于8)之后,回车即可。

    稍等一会儿,弹出帮助界面。

    帮助界面显示了我们可以进行操作的快捷键和作用。

  2. 按 Tab 键,弹出合成预览界面

  3. 通过快捷键进行调节

    • 按 E 键增大羽化程度,按 D 键减小羽化程度

    • 《 键切换上一帧,》键切换下一帧

    • 调节完成之后,按 shift+?将参数应用到所有帧

    • 按 shift+> 开始自动合成

  4. 等待合成进度到达100%,即合成完成,手动关闭窗口即可

  5. 在==workspace\data_dst==目录下出现了两个文件夹【merged | merged_mask】

    在merged 目录下保存的是已经换完脸的图片

Step7:将换完脸的图片合成视频导出

  1. 【双击运行批处理文件 ==merged to mp4.bat==】

    软件会自动读取源视频的配置信息,如帧率、音轨,我们只需要设置一下输出码率即可,码率一般设置为3即可。

  2. 等待合成完成

  3. 在==workspace==目录下出现最终合成的视频(result.mp4),(result_mask.mp4 是遮罩视频,供后期使用)

  4. 对比视频


技术本身没有好坏,关键在于如何使用!!!