教程 如何使用DeepFake实现视频换脸gif换脸
因为视频是连续的图片，那么我们只需要把每一张图片中的脸切换了，就能得到变脸的新视频了。那么如何切换一个视频中的图片呢? 这需要我们 首先找到视频中的脸，然后把脸进行切换。我们会发现，变脸这个难题可以拆解成如下的流程。
人脸定位是一个相对成熟的领域，主要应用 dlib 库的相关功能。我们虽然可以定制一个人脸识别的算法，但是我们也可以使用已有的通用的人脸识别 的函数库。
(来源: Facial landmarks with dlib, OpenCV, and Python)
(来源: Machine Learning is Fun! Part 4: Modern Face Recognition with Deep Learning )
(来源: Machine Learning is Fun! Part 4: Modern Face Recognition with Deep Learning )
我们为什么要这么做呢? 因为每个点的绝对值会受到环境的影响，但是相对值则比较稳定。因此，我们通过梯度变化的表示，能够准备出高质量的数据。当然，我们也可以进一步的把相邻的点聚合在一起，从而产生更有代表性的数据。
(来源: Histogram of Oriented Gradients and Object Detection)
有了轮廓之后，我们可以找到脸部标记。寻找脸部标记的算法是基于《One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees》的论文。简单来说，它利用了已经标记好的训练集来训练一个回归树的组合，从而用来预测。
(来源: One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees)
(来源: Facial landmarks with dlib, OpenCV, and Python )
基于人脸的 68 个标记的坐标，可以计算人脸的⻆度，从而抠出摆正后的人脸。但是 dlib 要求识别的必须是全脸，因此会减少我们的样本集以及一些特定的样本场景。同时，因为人脸是 64*64 像素的尺寸，因此也要处理清晰度的问题。
另一种方法是用 CNN 训练一个识别脸部的模型。CNN 能够检测更多的⻆度，但是需要更多的资源，并且可能在大文件上失效。
我们的目标是把原始人脸转换为目标人脸，因此我们需要收集原始人脸的图片和目标人脸的图片。如果你选择的是一个名人，那么可以直接用 Google image 得到你想要的图片。虽然视频中的图片也能用，但是也可以收集一些多样的数据。当然，我用的是我和我老婆的图片，因此直接从我 们的 Photo 中导出即可。当人脸数据生成后，最好仔细检查一下，避免不应该的脸或者其它的东东出现在你的训练集中。
人脸转换的基本原理是什么? 假设让你盯着一个人的视频连续看上 100 个小时，接着又给你看一眼另外一个人的照片，接着让你凭着记忆画出来刚才 的照片，你一定画的会很像第一个人的。
我们使用的模型是 Autoencoder。有趣的是，这个模型所做的是基于原始的图片再次生成原始的图片。Autoencoder 的编码器把图片进行压缩，而解 码器把图片进行还原，一个示例如下图:
在这个基础上，即使我们输入的是另外一个人脸，也会被 Autoencoder 编码成为一个类似原来的脸。
为了提升我们最终的效果，我们还需要把人脸共性相关的属性和人脸特性相关的属性进行学习。因此，我们对所有的脸都用一个统一的编码器，这 个编码器的目的是学习人脸共性的地方;然后，我们对每个脸有一个单独的解码器，这个解码器是为了学习人脸个性的地方。这样当你用 B 的脸通过 编码器，再使用 A 的解码器的话，你会得到一个与 B 的表情一致，但是 A 的脸。
具体来说，在训练过程中，我们输入 A 的图片，通过编码器和解码器还原 A 的脸;然后我们输入 B 的图片，通过相同的编码器但是不同的解码器还原 B 的脸。不断迭代这个过程，直到 loss 降低到一个阈值。在模型训练的时候，我建议把 loss 降低到 0.02，这样的效果会比较好。
这里用的是比较标准的建模方式。值得注意的是，作者通过加入 PixelShuffler() 的函数把图像进行了一定的扭曲，而这个扭曲增加了学习的难度，反 而让模型能够实现最终的效果。仔细想想这背后的道理，如果你一直在做简单的题目，那么必然不会有什么解决难题的能力。但是，我只要把题目 做一些变体，就足以让你成⻓。
因为在建模中使用的是原图 A 的扭曲来还原 A，应用中是用 B 来还原 A，所以扭曲的方式会极大的影响到最终的结果。因此，如何选择更好的扭曲方 式，也是一个重要的问题。
当我们图片融合的时候，会有一个难题，如何又保证效果又防止图片抖动。于是我们还要引入相关的算法处理这些情况。于是我们可以知道，一个 看似直接的人脸转换算法在实际操作中需要考虑各种各样的特殊情况，这才是真真的接地气。
我们可以看出来，经历了四个卷积层、展开层、全连接层，我们开始 upscale 整个模型。在我们 upscale 一半的时候，我们把 encoder 和 decoder 进行
如上图所示，我们首先扣取 A 的人脸，然后进行变形，之后经历编码和解码生成了重建的脸和 Mask。以下是我们的学习目标。
如果你希望新生成的视频有声音，那就可以在最后把有声音的视频中的声音拼接到你最后产生的目标视频上即可。
我们可以在 Google Cloud 中部署云平台。具体请看视频展示，我在这里展示几个关键步骤：
(来源: How to Create DeepFakes with Google Cloud GPU Services)
(来源: How to Create DeepFakes with Google Cloud GPU Services)
(来源: How to Create DeepFakes with Google Cloud GPU Services)
(来源: How to Create DeepFakes with Google Cloud GPU Services)
我们已经聊了 Deepfake 的原理，那么它到底有哪些真正的社会价值呢? 我们可以用任何人来拍摄一个电影，然后变成我们想要的任何人。我们可以 创建更加真实的虚拟人物。穿衣购物可以更加真人模拟。
