DeepFakes破解版使用教程

开始实验前，请确保你的机器硬件达到要求 。内存推荐8GB以上，如果低于4GB…..建议你升级一下配置再来做这个实验 。因为模型训练的过程中需要依赖GPU，所以你的显卡显存至少得达到4GB，不然可能跑不动这个程序 。

环境搭建：
首先需要安装的便是这个能让你傻瓜式换脸的应用FakeApp了，下载即可安装 。安装过程中并没有什么值得特殊强调的地方，咱们直接跳过 。
接下来就是和GPU相关的CUDA8了，选择相应的系统版本便可以下载安装 。在安装方式这一步建议大家使用本地安装exe[local]的方式，exe[network]的安装方式….可能有点慢 。默认情况下CUDA会自动帮你添加到环境变量，如果没有，请手动添加，这一步非常重要 。

至此，所有和环境相关的部署咱们已经大功告成了 。
首先来介绍一下FakeApp的三个模块：
GET DATASET:获取数据集，在这一步中，你的素材视频将被逐帧切割成图片，程序会自动识别并提取出图片中人物的面部数据 。
TRAIN:训练模型，根据第一步中生成的数据集，机器会自动地帮你训练模型，从而进行面部的替换 。
CREATE:生成视频，这一步便是整个实验中最为神奇的地方，他能根据你训练出的模型，将给定视频素材中人物的面部进行替换，最后生成替换后的视频 。

第一步、生成数据集
先创建一个文件夹fake，将素材视频存放进去

咱们姑且用A和B来区分这两个小姐姐好了，按照FakeApp的提示，将素材路径填入，点击EXTRACT，接下来无需任何操作，等程序跑完就行了 。你会看到fake文件夹中多出了一个dataset-A的目录，这便是我们待会儿训练模型时需要的数据集了 。A的训练集生成后，重复这一步骤，生成B的训练集 。至此，咱们第一步结束了 。

第二步、训练模型
在这一步开始前，你需要在fake文件中创建一个model目录，这里会存放模型文件 。和之前一样，依次填入文件夹路径，下面的参数无需修改，使用默认配置即可 。点击TRAIN，等待程序初始化后，会弹出一个预览框，这时，你几乎可以高枕无忧了 。刚开始你会发现预览框最右侧的一列会非常模糊，不要紧，模型才刚开始训练 。Loss A和Loss B代表模型的差异值，咱们无需关注数值产生的原理，你只需要知道，两者之差越小，说明模型训练的越好 。

训练模型是一个很耗时间的活儿，以我为例，每个数据集各350张左右的面部图像，训练了大概13个小时，差异值稳定在了0.1%左右 。如果你想要更好的效果，建议每个数据集不低于500张，至于如何确定数据集的大小，可以看上面的示例图A，图中的360代表dataset-A的数据量 。
值得一提的是，训练进度会被实时保存下来，也就是说你可以随时暂停训练，在预览窗口中，输入英文小写字母q即可保存退出，下次想要继续训练的话，打开FakeApp再点击TRAIN即可 。
13个小时过去了，最右一列已经十分清晰了，效果也令人满意，要不咱们先合成一个视频试试?

第三步：生成文件
在model中填入我们先前训练好的模型路径，Video则填入你想要替换的视频路径，依旧是傻瓜式，点击CREATE，稍安勿躁，让GPU飞一会儿~程序跑完后，你应该就能在fake文件中看到生成的swap.mp4文件了，让我们通过视频截图，看看效果如何 。

DeepFakes破解版软件特色

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Deepfakes可以通过发布频繁的损失值和培训预览，轻松实时观察受过培训的人工智能的进度 。
Deepfakes通过自动分割，转换和拼接视频帧，减少了将视频中的人脸转换为单个按钮过程的任务 。
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