下面放教程：1. 获取deepfakes工具包git clone https://github.com/deepfakes/faceswap.git2. 补齐依赖包：pip install tqdmpip install cv2pip install opencv-contrib-pythonpip install dlibpip install keraspip install tensorfl
转载
2024-03-13 15:53:52
301阅读
Python 的换脸技术，尤其是 faceswap（照片换脸），近年来得到了广泛关注。它基于深度学习，允许用户通过复杂的算法将一张照片中的脸部替换为另一张照片中的脸部。这项技术不仅在娱乐行业流行，也引发了关于隐私和安全的讨论。下面将细化 principles of faceswap 的一种实现方案，从协议背景到安全分析，逐步展开。
### 协议背景
在讨论换脸技术之前，首先得了解其基本的工作原
换脸软件DFL2.0官方使用手册详解前景提要2.0主要新增功能硬件要求文件目录术语解释具体过程1，工作区清理2，从src视频中提取画面 (data_src.mp4)3，视频切割 （可选环节）4，从目标视频中提取画面(data_dst.mp4)5，提取Data_src中的人脸6，Data_src 整理7，Data_dst 数据准备7.1 手动人脸提取的操作说明7.2 Data_dst 数据整理7.
一、下载源码安装环境
Github下载地址
https://github.com/deepfakes/faceswap
先下载源码，然后下载Anaconda3安装
官网，可以进一步了解faceswap
https://forum.faceswap.dev/viewtopic.php?f=24&t=1083
二、提取训练
cmd进入源码下载位置，执行命令python faceswap.py
原创
2021-07-08 09:58:49
8098阅读
1评论
来源 | https://github.com/deepfakes/faceswap项目名称：faceswap项目地址：https://github.com/deepfakes/faceswapFaceSwap是一个Python程序，它可以在多种操作系统（包括Windows，Linux和MacOS）上运行。FaceSwap的作用就是使用深度学习来识别和交换图片和视频中的人脸的工具。你需要做的只有：
原创
2021-05-26 16:08:08
4376阅读
项目名称：faceswap
项目地址：https://github.com/deepfakes/faceswap
FaceSwap是一个Python程序，它可以在多种操作系统（包括Windows，Linux和MacOS）上运行。FaceSwap的作用就是使用深度学习来识别和交换图片和视频中的人脸的工具。
你需要做的只有：
收集照片和/或视频
从原始照片中提取人脸
利用
原创
2021-07-21 09:25:19
3530阅读
https://mp.weixin.qq.com/s/9sBHLtS6hW91PbADFgC7dw项目名称：faceswap项目地址：https://github.com/deepfakes/faceswapFaceSwap是一个Python程序，它可以在多种操作系统（包括Windows，Linux和MacOS）上运行。FaceSwap的作用就是使用深度学习来识别和交换图片和视频中的人脸的工具。你
转载
2020-09-10 17:03:01
3029阅读
Faceswap利用深度学习算法和人脸识别技术，可以将一个人的面部表情、眼睛、嘴巴等特征从一张照片或视频中提取出来，并将其与另一个人的
原创
2024-04-01 13:21:11
1131阅读
Python 使用 face_recognition 人脸识别人脸识别face_recognition 是世界上最简单的人脸识别库。使用 dlib 最先进的人脸识别功能构建建立深度学习，该模型准确率在99.38%。Python模块的使用Python可以安装导入 face_recognition 模块轻松操作，对于简单的几行代码来讲，再简单不过了。自动查找图片中的所有面部import face_re
转载
2023-11-07 08:50:31
57阅读
在上一期推送中，我们介绍了图像退化和图像复原的建模过程。今天，我们一起来学习一下如何通过matlab中的代码实现模糊噪声图像的建模在图像复原的问题中，我们遇到的一个主要的退化是图像的模糊。我们用相机拍摄一幅图像，将相机视为传感器，所要拍摄的物品称为场景。如果拍摄图像模糊，可能由两方面原因造成。一方面原因是，场景和传感器两者本身可能会导致模糊，这样的模糊可以用空间域或者频域的低通滤波器来建模。另一个
近日一段AI换脸视频火爆网络，一个网名叫换脸哥的Geek,将朱茵在94版射雕中的黄蓉换成了杨幂。后来甚至有的主播利用类似技术，在直播平台上利用实时换脸技术，直接把自己换成某些一线明星来吸引眼球。后来换脸哥直接下架了相关视频，并发声明称希望大家专注于技术本身。这起事件看起来只是一个娱乐版的头条，但是深入思考一下也会发现，视频换脸技术其实也给金融业普遍使用的如：客户交易视频资料留档、人脸交易授权等风控
转载
2024-03-13 21:24:30
213阅读
在开始之前先看一下效果图(提前声明一下：图片来源于网络侵删)，因为人脸反差有点大因此有点辣眼睛，，， 左右原图,中间为生成图把图片中的角色互换，再来看一下转换后人脸替换的效果： 角色转换人脸替换图emm，结果怎么说呢，效果感觉还是不错的(产生的替换接缝不会那么失真、突兀)，但是感觉生成新的人脸就是畸形的呢。1，Face Swap 技术介绍好了，下面将详细介绍 人脸替换技术并用 OpenCV &nb
转载
2023-09-14 22:03:27
345阅读
参考：利用paddlehub实现视频换脸 - 飞桨AI Studio - 人工智能学习与实训社区1，准备一张人脸图片与一个视频，使用opencv与moviepy将视频分割成图片； 2，使用PaddleHub的face_landmark_localization模型获取人脸图片im1和视频图片im2的68个人脸特征点； 3，根据上一步获得的特征点得到两张图片的人脸掩模im1_mask和im2_mas
转载
2024-03-08 21:31:19
1079阅读
在本教程中，我们将学习如何使用C ++和Python中的OpenCV和DLib将一个图像上的面部换成另一个完全不同的面部。 为什么Face-Swap很难？ 主要存在一下的四个方面的问题： 首先，不同的人面部的几何形状差别很大 其次，脸部的光线与皮肤的色调相结合可以使图像看起来非常不同。 第三，面部的姿势（或摄像机角度，如果你愿意）可以显着变化。 最后，皮肤的质地可以从光滑到几乎像皮革一样坚硬。 本
转载
2023-07-31 22:54:56
379阅读
官方Github：faceswap-GAN 先运行MTCNN_video_face_detection_alignment.ipynb对视频中的人脸进行分割，并生成人脸图片供使用，运行该文件会需要运行以下命令：该步骤调用了facenet的mtcnn的weights，需要下载训练好的mtcnn模型参数。在系统环境里安装ffmpeg, ffmpeg用于将视频转成图片,处理图片,和将图片转换回
转载
2024-05-14 07:07:30
254阅读
1-deepfakes介绍最近突然很火的换脸视频是一种利用深度学习手段来做到面部替换的功能。 项目地址：https://github.com/deepfakes/faceswap 原版项目使用教程：https://github.com/deepfakes/faceswap/blob/master/USAGE.md 详细的原理介绍及使用教程： 所以本文并不介绍如何使用，仅介绍deepfake在使用上
转载
2024-04-22 13:30:13
2852阅读
1评论
前言这次再用dlib来做一个很酷的应用：换脸。在百度可以搜出一大堆转载的，里面虽然讲的不是很详细（数学部分)，个人感觉大多数人对于奇异值分解、仿射变换矩阵 怎么实现根本不敢兴趣，只想上代码实现功能，所以后面就省去了数学的那部分。 一篇文章的链接：教你用200行Python代码“换脸” 代码的github链接：https://github.com/matthewearl/faceswap/blo
转载
2023-08-10 02:21:42
566阅读
编译丨Python开发者丨LynnShaw英文丨Matthew Earlhttp://python.jobbole.com/82546/简介在这篇文章中我将介绍如何写一个简短（200行）的 Python 脚本，来自动地将一幅图片的脸替换为另一幅图片的脸。这个过程分四步：检测脸部标记。旋转、缩放、平移和第二张图片，以配合第一步。调整第二张图片的色彩平衡，以适配第一张图片。把第二张图像的特性混合在第一
转载
2023-07-21 21:46:21
334阅读
言有三新书来袭，业界首次深入全面讲解深度学习人脸图像算法
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。人脸伪造/换脸算法目前在一定程度上已经达到了以假乱真的效果，这个课题的研究也是由来已久，本次我们来介绍其中的几种重要思路。作者&编辑 | 言有三1 基于3D模型和光流的
科技改变影视生态赋予机器类人创造力，使之能够自动理解和编辑影像是人工智能领域的前沿方向。中科院自动化所智能感知与计算研究中心长期从事图像分析理解的信息理论基础研究，近期提出一种基于最优传输理论的影视换脸技术，着力于解决复杂光照和肤色条件下的人脸外观迁移问题，在挑战性的影视剧场景中实现了高效逼真的换脸效果。该技术能够部分缓解影视换脸人力成本高昂的问题，有望进一步推动影视娱乐领域的智能化程度。相关论文
转载
2024-01-20 05:34:55
87阅读
