使用DeepFaceLab制作Deepfake

使用DeepFaceLab制作Deepfake

条件建议：

1. 建议使用RAM为2GB或更大的NVIDIA或AMD视频卡；
2. 更高性能的GPU和更大的RAM可以产生更高质量的视频。

DeepFaceLab有以下三种类型：
DeepFaceLabCUDA9.2SSE –——适用于GTX 1080 Ti的NVIDIA GTX系列视频卡
DeepFaceLabCUDA10.1AVX ——用于NVIDIA RTX系列视频卡和与AVX兼容的CPU
DeepFaceLabOpenCLSSE ———适用于AMD或Intel 64位CPU

安装CUDA9.2
将DeepFaceLab与NVIDIA GTX系列视频卡一起使用时，必须安装CUDA9.2。
如果安装了CUDA9.2以外的任何软件，请卸载并安装CUDA9.2。
从以下NVIDIA网站下载安装程序并进行安装。
https://developer.nvidia.com/cuda-92-download-archive

下载DeepFaceLab
可以从此页面上的“ DOWNLOAD HERE”下载，但是如果您未注册并登录，则不会显示下载链接；如果尚未注册，请从“ Register”注册并登录。
https://mrdeepfakes.com/forums/thread-deepfacelab-explained-and-usage-tutorial

截至2019年9月11日，“ build_06_02_2019”和“ build_06_20_2019”之后发布了“ build_08_30_2019”和“ build_09_08_2019”，但是在最近的两个版本中人脸合成的质量有所下降。具体来说，可以在组合面中清楚地看到正方形边缘，如果在转换时使用“覆盖”，则其周围会出现黑色条纹。目前，“ build_06_02_2019”或“ build_06_20_2019”可以制作质量最高的视频。
下载DeepFaceLabCUDA9.2SSE_build_06_02_2019的链接

视频制作流程

1. 准备材料
2. 将素材视频导出为全帧图像
3. 仅提取脸部
4. 删除错误检测的图像
5. 了解训练
6. 导出面部移植图像（转换）
7. 将导出的图像制作成电影

1.准备材料

准备要用作素材的视频最好长度为1-3分钟。这里需要两种类型的材料：移植脸和目标脸。

data_src –“移植脸”
data_dst –“目标脸”

例如，在“将尼古拉斯·凯奇的脸移植到唐纳德·特朗普”的情况下，尼古拉斯·凯奇的视频是data_src，而唐纳德·特朗普的视频是data_dst。

如上例所示，将准备好的材料重命名为data_src和data_dst，并将它们放置在工作空间文件夹中。

必须小心使用所使用的材料。在某些情况下，需要事先使用视频编辑软件进行编辑。
・视频中有多张面孔
在以下过程中，仅将人的脸部部分导出为图像，但是将导出视频中被识别为所有脸部的内容，因此，请确保在视频中仅出现一个人的脸部。

・以足够大的尺寸拍摄人脸
用作素材的视频（尤其是data_src）需要在某种程度上显示人脸。具体地说，面部的图像是256 x 256像素的正方形，因此希望视频中人脸的大小处于此大小。（训练时的分辨率最大为128 x 128像素，因此此级别可能不错）

因此，当使用电影作为素材时，仅需提取将要拍摄的人的面部捕捉到一定大小的片段，并将其连接到单个视频即可。另外，如果另一个人的脸在同一屏幕上反映出来，则也需要进行诸如应用马赛克的处理，以使它不被识别为脸。

2.导出素材视频的所有帧图像
执行“ 2）从视频data_src.bat“ 中提取图像，并将data_src的视频导出为图像。由于data_src用于人脸移植，即图像仅用于学习，因此无需导出所有帧。您可以选择要导出的帧频。如果材质很短，则可能要导出所有框架。

执行 “ 3.2）从视频data_dst FULL FPS.bat” 中提取图像，并导出包含全帧图像的data_dst视频。由于这是人脸移植的一面，因此当人脸最终移植到电影中时需要所有帧，因此会自动写出所有帧。

在此过程中，系统将要求您选择导出为具有Alpha通道（透明度）的PNG的选项。data_dst视频中有一个透明部分，以后当您使用视频编辑软件合成DeepFaceLab创建的视频时，请将其设置为y。通常n也是可以的。

每个导出的图像都将导出到工作空间文件夹中的“ data_src”和“ data_dst”文件夹。

3.仅提取脸部

从上一过程中导出的图像中仅提取面部部分，并将其导出为图像。

运行 “ 4）data_src提取面部S3FD最佳GPU.bat ”，仅从data_src图像中提取面部。

执行 “ 5）data_dst提取人脸S3FD best GPU.bat ”以仅从data_dst图像中提取人脸部分。

导出的图像将导出到“ data_src”和“ data_dst”文件夹中名为“ aligned”的文件夹中。

4.删除错误检测的图像

尽管在前面的过程中仅提取了面部部分，但不幸的是始终存在一些错误检测。如果在学习过程中输入了这些内容，则会对它们产生不利影响，应删除它们。通常，将诸如“耳朵”，“处于愚蠢状态的手”或“家具图案”之类的意外面孔识别为面孔。

当执行“ 4.2.2）按相似的histogram.bat排序的data_src” 时，data_src文件夹中对齐的图像按直方图排序。我们不会在这里解释直方图，但是这样做会按照相似的图像进行排序，从而更容易找到假阳性图像。排序后，打开文件夹并删除错误检测的图像。

类似地，对data_dst执行“ 5.2）通过类似的直方图对data_dst进行排序”，并在排序后删除错误检测到的面部图像。

5.训练

这是基本的机器学习。使用“ 6）train H64.bat”或“ 6）train H128.bat”进行学习。

6）train H64.bat
以64 x 64像素学习。这对于面部朝前的场景就足够了。建议使用vRAM2GB或更高版本。

6）train H128.bat
以128 x 128像素学习。自然地，这比“ 6）train H64.bat”的质量更高，因此它的质量更高，但学习时间更长。这似乎更适合比西方人宽容的亚洲人。建议使用RAM3GB或更高版本。

当执行“ 6）train H64.bat”或“ 6）train H128.bat”时，将首先询问以下选项：

Model first run. Enter model options as default for each run.
Write preview history? (y/n ?:help skip:n) :
如果设置为y，将保存预览屏幕，但由于不必要，它始终设置为n。

Target iteration (skip:unlimited/default) :
目标迭代（跳过：无限制/默认）： 由于它是无限学习的，请按Enter跳过

Batch_size (?:help skip:0) :
批次大小越大，模型的准确性越高，但是学习速度越慢。如果批次大小太大，则train可能无法启动。在我的环境（GTX 1080 Ti）中，当批次大小为64时，train无法启动。通常，批量大小为32。

Feed faces to network sorted by yaw? (y/n ?:help skip:n) :
与data_dst相比，data_src图像很少时，设置y似乎是一件好事。通常是n。

Flip faces randomly? (y/n ?:help skip:y) :
通过反转垂直轴上的图像，我们将尝试从相反侧看时将其覆盖，但是由于人脸不是完全对称的，因此通常应将其设置为n。如果仅从左侧或右侧查看材料，这可能会很有用。

Use lightweight autoencoder(y/n ?:help skip:n) :
使用轻型编码器的选项。使用较少的vRAM，但会降低质量。如果vRAM为4GB或更小，则必须选择y。如果vRAM大于4GB，则设置为n。

Use pixel loss? (y/n, ?:help skip: n/default ) : ?
不建议打开像素损失，因为这会增加模型损坏的风险。通常设置为n。

开始训练
选择以上选项后，将出现“tain预览”窗口，tain将开始。选择“训练预览”窗口时，可以执行以下操作。
P键 –刷新预览并刷新预览。即使您不按任何按钮，预览也会每15分钟自动更新一次。
S键 –按S键保存tain。即使您不按任何按钮，它也会每15分钟自动保存一次。
Enter键 –保存tain并退出。如果要稍后重新启动Train，请执行“ 6）train H64.bat”或“ 6）train H128.bat”，Train将自动从上次保存的位置重新启动。
根据机器的规格和材料，大约需要几个小时到几十个小时。

6.导出面部移植图像（转换）
完成训练后，我们将使用学习的模型将人脸移植到data_dst视频中。
对于使用“ 6）火车H64.bat”训练的模型，请使用“ 7）convert H64.bat”；对于使用“ 6）火车H128.bat”训练的模型，请使用“ 7）convert H128.bat” 。
运行时，将要求您提供以下选项：

转换时的选项
Choose mode: (1) overlay, (2) hist match, (3) hist match bw, (4) seamless, (5) raw. Default – 4 :
根据模式，有以下差异。请阅读原始页面以获取详细信息。
这是一种转换模式，（1）我认为叠加将以最舒适的感觉完成。输入1，然后按Enter。

Mask mode: (1) learned, (2) dst . Default – 1 :
通常（1）学到没有问题。输入1，然后按Enter。

Choose erode mask modifier [-200…200] (skip:0):
通常0是可以的，因此请按Enter跳过。

Choose blur mask modifier [-200…200] (skip:0) :
移植面部时是边界的模糊，但是即使模糊较弱或模糊太强也很奇怪，因此通常中间的0很好，因此请按Enter跳过。

Choose output face scale modifier [-50…50] (skip:0) :
您可以在移植面部时调整尺寸。通常，0是可以的，因此请按Enter跳过。显然，如果data_src和data_dst的表面尺寸不同，则可能需要对其进行调整。

Apply color transfer to predicted face? Choose mode ( rct/lct skip:None ) :
当我们移植面部时，他/她纠正肤色的差异。输入rct或lct并按Enter。如果将其设置为“无”，则皮肤颜色将不同且不自然。

Apply super resolution? (y/n ?:help skip:n) :
通常n是可以的。如果data_dst的视频质量较低，则y似乎不错。

Degrade color power of final image [0…100] (skip:0) :
增加值会增加移植后脸部的鲜艳度。但是，灰度基本上会变差，因此0通常更好。使用Enter跳过。

Export png with alpha channel? (y/n skip:n) :
使用alpha通道（透明）将图像导出为png的选项。data_dst视频中有一个透明部分，以后当您使用视频编辑软件合成DeepFaceLab创建的视频时，请将其设置为y。
通常n是可以的，因此请输入skip。

选择选项后，将开始导出将面部移植到data_dst的图像。在“ data_dst”文件夹中自动创建图像，并创建“合并”文件夹。

7.使导出的图像成为视频
您所要做的就是将上一过程中导出的图像连接到视频。
执行“ 8）转换为mp4.bat ”。可以使用Enter跳过选项。
使用Alpha通道时，执行“ 8）转换为mov（无损+ alpha）.bat”或“ 8）转换为mp4（无损+ alpha）.bat”
视频将在“工作区”文件夹中作为result.mp4输出。

最后
现在，您可以使用DeepFaceLab制作电影。