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AI换脸软件(FakeApp) 2.2.0 中文破解版 AI换脸软件(FakeApp) 2.2.0 中文破解版

大小:212 MB

官网:Home Page

评分:7.7

类型:视频处理

环境:WinAll

语言:简体中文

分类:国产软件

时间:2021-08-23 18:51:36

方式:免费软件

人气:462

平台检测 无插件 360 腾讯 金山 瑞星
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FakeApp AI换脸软件是一款基于AI人工智能技术的视频人脸替换软件,FakeApp AI换脸能够轻松实现自动分割、转换和拼接视频帧等等功能,只要拥有足够多的素材,您不需要掌握很多电脑技术就可以把人物A的脸替换到人物B,而且软件学习的越久,替换后的瑕疵也就越小,非常强大。

AI换脸软件(FakeApp) 2.2.0 中文破解版

FakeApp软件特点

1、从图像集和视频中,可以在几分钟内轻松创建数千幅图像的强大而多样的数据集。

2、通过发布频繁损失值和培训预览,您可以轻松地实时观察经过培训的AI的进度。

3、通过视频帧的自动分割、转换和拼接,减少了将视频中的人脸转换为单个按钮的任务。

FakeApp AI换脸软件基本介绍

FakeApp AI换脸软件是一款可以将视频中人脸替换的小工具,如果你在一部影片中看到想要替换人脸的角色,可以使用这款直接一键安装到电脑上使用的FakeApp进行换脸编辑,不需要多余的操作直接选定文件即可。

FakeApp AI换脸软件是一款国外很火的Deepfake用户用人工智能技术进行视频换脸的软件,就是目前所说的deepfake视频,就是用这款软件制作的,不过目的性就有些邪恶了。制作视频需要一定的技术,但自从出现这款名为“FakeApp”的软件,在很大程度上降低了进入门槛,让几乎所有人都能利用它来制作虚假视频,只要会安装应用可以这么理解。

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FakeApp AI换脸软件功能介绍

FakeApp可以在几分钟内从图像集和视频轻松创建出数千张图像的强大,多样化的数据集。

FakeApp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。

FakeApp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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FakeApp AI换脸软件安装教程

首先安装Visual Studio 2015(必须先安装VS),安装时注意选择visual c++

CUDA 9.0和Cudnn 7.0,安装这两个软件要求你的显卡是N卡。如果是的话,那么你只需要下载CUDA 9.0并且点点点下一步就可以了,Cudnn 7.0则下载后解压到到CUDA的对应目录即可。

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

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CUDA 9.0和Cudnn 7.0,安装这两个软件要求你的显卡是N卡。如果是的话,那么你只需要下载CUDA 9.0并且点点点下一步就可以了,Cudnn 7.0则下载后解压到到CUDA的对应目录即可。

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

AI换脸软件(FakeApp) 2.2.0 中文破解版

具体安装步骤如下:

1、 安装NVIDIA CUDA9
FakeApp依赖于神经网络,这种网络的训练成本非常高。尽管它们有成本,但训练神经网络的过程是高度可并行的。出于这个原因,大多数机器学习框架(如Keras和TernsorFlow)可以分派在计算GPU。GPU代表 图形处理单元,是机器内部通常处理图形输入的芯片。

GPU被设计为并行执行操作,因此它们非常适合训练建立在并行工作的独立神经元上的神经网络。FakeApp使用TensorFlow,一种机器学习框架,支持使用NVIDIA显卡进行GPU加速计算。但是,在使用它之前,您需要安装CUDA®,这是一个将密集计算委派给NVIDIA GPU的并行计算平台。
检查你的显卡。 并非NVIDIA的所有显卡都集成了对GPU计算的支持。您可以检查您的GPU是否兼容访问CUDA GPU列表。任何计算能力大于或等于3.0的图形卡都可以使用。
安装CUDA®Toolkit9.0, 官网直接去下载。确保为CUDA和操作系统选择正确的版本。

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您可以选择您喜欢的任何安装程序类型。“exe(local)”将首先下载整个安装程序。该文件相当大,所以准备等待。
在安装过程中,选择“自定义”选项并选择其所有组件。
**安装cuDNN。**虽然CUDA®Toolkit提供了GPU计算所需的基本工具集,但它不包括某些特定任务的库。ML-Agents使用强化学习来训练神经网络。因此,您还需要下载CUDA®对深度神经网络的支持,也称为cuDNN。
下载cuDNN需要登录。您可以作为NVIDIA开发者免费注册,然后再次访问该网页以访问下载链接。FakeApp适用于cuDNN 7,因此请务必选择正确的版本。
本人Cuda版本:V9.0.176(我是成功实现FakeApp的使用,所以在配置上如果你不能准确配置,请和我的一样)

2、安装VS2015安装vs2015 是一个漫长的过程,并且下载的软件也比较大,其实用到的确实里面很小的一部分。其实这个步骤可以投机取巧一下,只需要安装一个很小的运行库就好了。软件见上面网盘。安装过程如下。


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安装过程非常简单,就是所有配置都默认,直接 “下一步” ,“下一步”,“完成”就好了。 软件上的乱码不知道怎么回事儿,不影响使用,忽略即可。

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这是一个比较良心的集合库,安装包很小,安装非常方便,而且一口气了带了N多版本。其实我们需要用的主要是 Visual C++ 2015版本。懂的可以选择性安装,不懂得,直接下一步,都没有问题。

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安装完成后可以通过【控制面板】->【程序】->【程序和功能】进行查看,这里会出现很多Visual C++ 开头的文件。

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如上图,这一部就成功了。

3、安装FakeApp
尽管仍需要一些配置,但安装FakeApp是最简单的步骤。可以下拉到下载区域进行下载安装程序。
您需要下载两个文件。一个是FakeApp二进制文件的实际安装程序,而另一个名为core.zip,包含它所需的所有依赖项。解压缩后,其所有内容都应合并到C:\Users[USER]\AppData\Local\FakeApp\app-2.2.0\resources\api 文件夹,它应如下所示:

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如果一切正常,您现在应该可以使用FakeApp。

FakeApp AI换脸软件使用教程

fakeapp怎么使用?

1、提取
为了训练您的模型,FakeApp需要大量的图像数据集。除非您已经选择了数百张图片,否则FakeApp会提供一个便捷功能,可以从视频中提取所有帧。这可以在GET DATASET选项卡中完成。您只需指定mp4视频的链接即可。单击EXTRACT将启动该过程。

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如果您的原始视频名为movie.mp4,则会在名为dataset-video的文件夹中提取这些帧。在里面,会有另一个名为extract的文件夹 ,其中包含准备在训练过程中使用的对齐图像。您可能还会看到一个名为alignments.json的文件,该文件为每个对齐的帧指示其在提取它的图像中的原始位置。
提取过程完成后,您唯一需要的是 extract 文件夹; 你可以删除所有其他文件。在继续下一步之前,只需确保对齐的面确实对齐(下图)。面部检测经常失败,因此需要一些手动工作。

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理想情况下,您需要的是人A的视频和人B的视频。然后,您需要运行该过程两次,以获得两个文件夹。如果您有同一个人的多个视频,请提取所有这些视频合并文件夹。或者,您可以使用Movie Maker或等效程序依次附加视频。
2、训练
在FakeApp中,您可以从TRAIN选项卡训练您的模型。在数据A和数据B下, 您需要复制解压缩文件夹的路径。按照惯例,数据A是从背景视频中提取的文件夹,数据B包含要插入数据A视频的人物的面部。训练过程将人A的面部转换为人B。实际上,神经网络在两个方向上工作; 你选择哪一个和你选择哪一个并不重要。

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您还需要一个模型文件夹。如果这是您第一次从A人训练到B人,您可以使用空文件夹。FakeApp将使用它来存储训练好的神经网络的参数。
在开始此过程之前,需要设置训练设置。红色,下面,表示参考培训过程的那些。节点和层 用于配置神经网络; 批量大小用于在更多数量的面上训练它。

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如果您的GPU的RAM少于2GB,那么您可以运行的最高设置可能是:

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您必须根据GPU上可用的内存量来调整设置。这些是您通常应该运行的推荐设置,尽管这可能因您的型号而异。如果内存不足,则该过程将失败。
监控进度。 在训练时,您将看到一个窗口,显示神经网络的执行情况。

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您可以随时按Q停止培训过程。要恢复它,只需使用与模型相同的文件夹再次启动它。FakeApp还显示一个分数,表示在尝试将人A重建为B而人B重建为A时所犯的错误。低于0.02的值通常被认为是可接受的。(至少15个小时以上)
3、创作
创建视频的过程与GET DATASET中的过程非常相似。您需要提供mp4视频的路径以及模型的文件夹。这是一个包含文件的文件夹:encoder.h5,decoder_A.h5 和decoder_B.h5。您还需要指定目标FPS。

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按CREATE将自动:

1)从workdir-video 文件夹中的源视频中提取所有帧,

2)裁剪所有面并在workdir-video / extracted 文件夹中对齐它们,裁剪所有面并在workdir-video / extracted 文件夹中对齐它们,

3)使用训练过的模型处理每个面部,使用训练过的模型处理每个面部,

4)将面合并回原始帧并将它们存储在workdir-video / merged 文件夹中,将面合并回原始帧并将它们存储在workdir-video / merged 文件夹中,

5)加入所有帧以创建最终视频。加入所有帧以创建最终视频。
在设置(下方)中,可以选择是否要将人A转换为人B(A至B)或人B转换为人A(B至A)。

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FakeApp AI换脸软件使用示例

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

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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。

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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。

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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?

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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。

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总的来说效果还是令人满意的,虽然看起来有点违和,但绝对可以以假乱真。好了,至此咱们的简易教程就告一段落了,如果你有什么问题欢迎留言讨论。

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