文章目录文件结构执行步骤效果优化总结：切图层面：extract层面：select 层面：原始数据优化：执行过程优化：convert :其他优化idea辅助知识实验记录环境配置环境配置——数据：环境配置——第三方库环境配置——操作工具环境配置——硬件环境配置——其他bug解除关键信息 原本这些文字是为了我方便，临时记录的，所以整体逻辑可能不清晰，留坑以后再梳理的更好。 文件结构总的来说：云端没有
本文主要讲centerloss 的原理，及其创新点。然后用caffe 跑自己的数据（CASIA-WebFace | MsCelebV1-Faces-Aligned） Reference paper：A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition ECCV:2016 githu
一. Facebook 开源项目 ATC
之前 Facebook 就介绍过针对非发达国家环境，他们 Android 端 App 所做的性能优化，包括加载速度(延迟加载、提前加载)、数据大小(WebP 格式、不同分辨率图片、缓存算法调优)、网络(支持 SPDY 协议的 OkHttp、预取算法调整)、App 大小(利用 Google Play 不同分辨率分发不同 APK)
具体可见：improvin
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2024-08-01 16:36:10
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HomeDeepFakesDeepFaceLabDeepFaceLab小白入门（1）：软件简介！DeepFaceLab小白入门（1）：软件简介！https://www.deepfaker.xyz/?p=67By tony DeepFaceLab, DeepFakes 0 Comments 4428,070 views简介Deepfake
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2024-03-06 08:53:03
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前提条件：已安装并配置好Tensorflow(GPU与CPU版本均可，但推荐GPU版本)的运行环境。1. 前期准备1.1 下载源码facenet源码下载 目录如下(其中src目录中的内容是我们需要的)： src目录为： 与我们直接相关的是compare.py，train_softmax.py，train_tripletloss.py以及align目录内容和facenet.py1.2 下载与训练模型
想用这个库来做AI智能脸部替换的，然后越挖越多，发现了很多自己以前不知道的东西运行环境不建议在自己电脑上运行，我的是mac但是光预处理就至少要花40小时（下载视频，然后把视频一帧帧截图，再进行人脸识别），更别提后面的train model了，整个电脑就废了所以我的建议是： 1.你有自己的工作站，那当我前面的没说 2.找个云服务器，在那个上面跑程序然后重要的就是环境配置，你先根据github里的re
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2024-03-04 15:06:30
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2020.5.5注 deepfakes中文站貌似已经没了T_T这篇文章丧失了时效性。关于faceswap的环境配置及安装过程请访问这里：https://deepfakes.com.cn/index.php/243.html
这个deepfakes中文站已经说得很清楚了。我只是在这里补充一下原文中没提到的部分以及自己遇到的一些问题。看的时候同时对照来看。在开始安装之前请先确定自己显卡的算力。关于显卡
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2024-03-18 17:19:19
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最近刚好接触深度学习的一些项目，又比较清闲，所以研究了一下faceswap的使用。faceswap可以用来实现换脸，由于并非专业学习，具体原理没有做深入研究，仅仅做了两天，了解了一下使用过程，在这里做个记录。写在前面 我这里用的是linux云服务器，个人windows笔记本、台式机也可以，大同小异。个人亲测阿里云学生服务器1核2GB运行不了，训练过程中总会终止。服务器这一块大家自行准备，这里仅供
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2024-05-13 03:26:51
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# Deepfake 下载教程（iOS）
在当今数字时代，Deepfake 技术的应用越来越广泛。从影视制作到虚拟现实，Deepfake 无疑为创造力带来了全新的视角。然而，了解如何在 iOS 上实现 Deepfake 和下载相关工具对初学者来说可能会有些困难。本文将指导您逐步完成这一过程。
## 流程概述
以下是实施 Deepfake 下载的主要步骤概述：
| 步骤 | 描述
【指导】windows安装指导：安装方法在windows安装faceswap非常简单，windows安装程序会安装除开显卡驱动以外的一切。1，如果你是使用显卡（推荐使用显卡，在CPU上运行faceswap会非常慢），那么确保你的驱动程序已更新。2，下载faceswap安装程序。3，运行你刚刚下载的faceswap安装程序。提示：windows智能屏幕可能会警告该程序包含恶意软件。由于安装程序需要从
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2024-04-05 12:28:51
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# 使用Python实现Deepfakes
## 概述
Deepfakes是一种使用人工智能技术合成逼真的假视频的技术。要实现Deepfakes，我们需要使用Python编程语言以及一些开源库和工具。在本文中，我将向你介绍整个实现Deepfakes的流程，并提供每个步骤所需的代码示例。
## 流程概览
下表展示了实现Deepfakes的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --
原创
2023-09-06 07:42:41
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---恢复内容开始---众多换脸软件中，DeepFaceLab其实是安装和使用最方便，更新最快的，但是由于其没有可是化界面，对于很新手来说，可能入门还是有点难度。那么今天就来介绍一款操作极其直观和简单的换脸软件OpenFaceSwap。这款软件的安装和使用体验和Fakeapp类似，但是软件内核“先进”很多，因为Fakeapp已经停更很久了，而OpenFaceSwap的内核一直在更新。OpenFac
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2024-04-25 10:26:56
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# Docker Faceswap科普
Faceswap是一种人脸交换技术，可以将一个人的脸替换到另一个人的脸上，从而创造出有趣的效果。使用Docker可以方便地部署Faceswap，避免了繁琐的环境配置和依赖管理。
## Docker简介
Docker是一个开源的容器化平台，可以让开发者将应用程序和其依赖打包成一个容器，实现快速部署和跨平台运行。Docker的核心概念包括镜像（image）
原创
2024-05-27 05:55:45
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FaceSwap安装后在win10下无法打开GUI一、前言：本来根据GitHub上的项目，想通过setup.py来配置，但是尝试了很多次都很难解决。但是faceswap集合了一个exe文件，很适合小白安装。faceswap_setup_x64.exe（有需要可以私信我问我要）安装保姆级别（帮你安装各种库和软件，因为已经爬墙了，所以安装的过程很顺利，如果没有的花可以尝试更换安装源）但是在成功安装之后
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2024-05-06 17:02:17
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faceswap使用教程/踩坑日记一、项目下载faceswap是一个经典的项目，所有代码内容都在GitHub上找得到，点击这里下载即可，下载后自行解压二、环境配置根据代码包里的各种requirements，结合你的计算机条件，比如英伟达的显卡，只需满足requirements_base.txt和requirements_nvidia.txt里要求的环境即可1、Anaconda安装：Anaconda
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2024-04-27 20:13:31
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在最受欢迎的社交媒体平台之一 TikTok 上，现仍有源源不断的 Deepfake 视频正在冒出来。Deepfake 是对拍摄对象的面部或身体进行了数字化改造，让用户完全变成了另一个人。当然，一般改造完都是相对出名的人。很引人注意的是这位 @deeptomcriuse，已经发布了数十个假冒汤姆·克鲁斯的 Deepfake 视频，并且吸引了 360 万粉丝。在另一个 Deepfake 视频例子中，小
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1912.13457.pdf前言本文介绍了一种pipline模型, 用以抽取多维度的图片特征信息, 并自适应的完成FaceSwap任务. 整体模型分类两个部分, 第一部分基于AAD(Adaptive Attentional Denormalization, 自适应的注意力非正规化层)构建, 用以生成高保真度的Face Swapping图片; 第
最近突发奇想，有没一款电脑屏幕保护程序。通过人脸识别，达到人在电脑面前，打开屏幕，人不在时自动锁屏。在网上搜索了一翻，并没有找到相关的软件。网上发现了虹软这个人脸识别这个插件，于是下载下来，加功成了完整的程序。1.屏避了３６０的屏保。2.没有注册人脸情况下要打开屏幕，可以输入密码退出。3.程序中有锁信键盘鼠标事件，原计划锁住，实际项目中没有必要这样做，锁屏窗口始终激活置顶就可以了。4.解锁屏幕还原
FaceSwapGithub官方文档下面来记录一下我安装和运行faceswap的流程首先需要downland源代码 Github配置相关的环境参考INSTALL.md 提取配置好tensorflow cuda 等等比如最基本的就是Python3，并且这个可以调用Opencv(如果有错误，请参考另一篇记录)python setup.py
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INFO The tool provides
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2024-04-14 10:32:22
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FaceWarehouse: a 3D Facial Expression Database for Visual ComputingIV.应用FaceWarehouse能被应用在多种视觉计算应用中。在这部分，我们展示4个实例应用：facial image manipulation，face component transfer，real-time performance-based facia
