之前沒碰過DeepFakes，突然想發B站影片玩。試了試還蠻麻煩的，這裡記錄一下自己踩的坑。
本文的目標就是將The Singing Trump的影片換成我們的川建國同志。
最後效果：
影片連結：https://www.bilibili.com/video/BV12p4y1k7E8/
本文嘗試的環境為linux伺服器的環境，因為跑得比較快吧。
Python環境：Anoconda python3.7版本
GPU：K80, 12G顯存
DeepFake版本：2.0
其他工具：ffmpeg
##DeepFake版本：2.0其他工具：ffmpeg#素材準備
先透過ffmpeg將影片素材切分成多個圖片。
mkdir output ffmpeg -i 你的视频.mp4 -r 2 output/video-frame-t-%d.png复制代码
這裡視頻不一定要mp4，其他格式也行，然後-r 2表示是2幀，也就是每秒鐘採集兩張圖片，各位可以按照自己的視頻嘗試。最後是輸出到output資料夾裡面，前綴隨便定義就好了，名字也不是關鍵。
這裡最好多找幾個視頻，因為deepfake會提示要保證人臉個數大於200張才會比較好,我這裡分別準備了3個視頻，一共6個視頻。
ffmpeg -i sing_trump1.mp4 -r 2 sing_trump_output/st1-%d.png ffmpeg -i sing_trump2.flv -r 2 sing_trump_output/st2-%d.png ffmpeg -i sing_trump3.mp4 -r 2 sing_trump_output/st3-%d.png复制代码
ffmpeg -i trump1.webm -r 2 trump_output/t1-%d.png ffmpeg -i trump2.mp4 -r 2 trump_output/t2-%d.png ffmpeg -i trump3.mp4 -r 2 trump_output/t3-%d.png复制代码
git clone https://github.com/deepfakes/faceswap.git复制代码
然後根據自己的實際情況裝環境，我這裡是現在PC上裝cpu這個，然後在伺服器上裝nvidia。
抽出臉部
接下來將所有的臉部抽出來。
python3 faceswap.py extract -i trump_output -o trump_output_face python3 faceswap.py extract -i sing_trump_output -o sing_trump_output_face复制代码
篩選臉部
接下來需要手工
把我們不需要的臉都刪掉。
修改alignment
當我們呼叫extract產生臉部時，會自動產生一個校對文件，用於在原圖上保存臉部的資料。
刪除臉部之後，需要將臉部和原始圖片進行對齊。
這裡可以開啟gui工具
python3 faceswap.py gui复制代码
然後選擇Tools下的Alignments。 
接下來選擇
，然後輸入對準檔案路徑，臉的路徑，以及原圖的路徑。 
然後點擊綠色按鈕開始，運行即可。
開始訓練
python3 ./faceswap.py train -A sing_trump_output_face -ala sing_trump_output/alignments.fsa -B trump_output_face -alb trump_output/alignments.fsa -m model复制代码
这里如果用gpu的话，我发现tensorflow2.2开始要用cuda10.1以上，但我这边儿没法装，所以需要用tensorflow1.14或者tensorflow1.15，这就需要deepfake的1.0版本才能用。
github.com/deepfakes/f…
我发现faceswap1.0和master分支的操作是一样的，没太大变化。
我这里的速度大概是2分钟100个step。
首先要准备我们要转换的视频，然后把视频切分，这里就不是按照之前的帧数了。
ffmpeg –i sing_trump2.flv input_frames/video-frame-%d.png 复制代码
这里我的视频是1分41秒。
转换完了大概有3050张图片，也就是差不多30帧的，然后一共7.1G（mac就256G真的有点儿遭不住）
接下来，需要对我们要转换的视频图片再来一遍人脸对齐，首先抽脸。
python3 faceswap.py extract -i input_frames -o input_frames_face复制代码
然后再把多余的脸删掉，像前面的步骤一样的操作用gui工具选择Remove-Faces，然后进行对齐。
通过convert命令进行转换
python3 faceswap.py convert -i input_frames/ -o output_frames -m model/复制代码
我这里的速度大概是每秒1张图片，不过真正的脸只有600多张，如果脸比较密集的话我估计可能没有那么快，所有的图片转换完大概是5分多钟（这个gpu当时有别的程序在跑真实可能会更快一点儿）。
在训练了1200step之后，大概是这个样子，效果看着还不是很好哈，不过已经有点儿意思了。
最后通过ffmpeg把图片合成一个视频。
ffmpeg -i output_frames/video-frame-%d.png -vcodec libx264 -r 30 out.mp4复制代码
这里合并完了我发现是2分钟，不过影响也不大，毕竟后面还要进行剪辑，用PR等软件再编辑一下就好了。
看视频可以发现当脸比较小的时候，faceswap并没有识别出来脸，所以也就没有做替换，还是有点儿遗憾。
个人感觉整个deepfake的最费时间的流程其实就是在删掉多余的脸上面。
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