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标题: FakeApp图文教程 [打印本页]

作者: 闲不住a    时间: 2018-11-22 19:07
标题: FakeApp图文教程
必安装:【Deep 工具环境】
软件:【Deep 工具】FakeApp 最新

应用简介
先简单介绍一下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。

开始实验
1.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
(, 下载次数: 743)

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。

(, 下载次数: 671)
2.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。
(, 下载次数: 680)
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。
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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?
(, 下载次数: 676)
3.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


作者: Xl70451023    时间: 2019-1-25 16:17
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作者: 倾世颜    时间: 2019-2-27 01:03
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作者: 1841849999    时间: 2019-3-22 20:54
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作者: hllovecw    时间: 2019-11-6 00:07
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作者: yuqi521217    时间: 2021-6-7 10:31
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作者: lhl20030709    时间: 2022-10-25 23:42
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作者: 卡斯托    时间: 2024-11-14 00:29
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作者: json777    时间: 2024-11-15 00:25
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作者: jamesou    时间: 2024-12-9 22:18
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作者: xjovo    时间: 2025-1-1 13:28
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作者: tgfx2025    时间: 2025-1-19 20:37
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作者: bigcool    时间: 2025-1-20 00:20
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作者: zldtgfxw    时间: 2025-2-7 14:52
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作者: bigcool    时间: 2025-2-8 02:48
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作者: tgfx2025    时间: 2025-2-11 15:05
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作者: 纯蓝野幻    时间: 2025-2-11 18:37
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作者: soccerking    时间: 2025-2-13 08:14
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作者: ajie5431    时间: 2025-2-19 08:15
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作者: 啊咧咧啊咧咧    时间: 2025-2-25 23:28
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作者: 0000000001    时间: 2025-2-27 09:21
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作者: zldtgfxw    时间: 2025-2-28 08:24
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作者: soccerking    时间: 2025-3-2 09:54
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