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1.方法介绍
2.相关资料
3.实践记录
4.实验结果 1.方法介绍 Faceswap利用深度学习算法和人脸识别技术#xff0c;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#xff0c;并将其与另一个人的面部特征进行匹配。主要应用在图像/视频换脸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面部特征进行匹配。主要应用在图像/视频换脸人物角色匹配等。 Faceswap在 Encoder-Decoder自编解码架构之上又引入GAN技术显著提升换脸效果Encoder-Decoder自编解码换脸:通过将任意扭曲的人脸进行还原Faceswap换脸主要分为以下三个过程人脸检测-特征提取-人脸转换。Faceswap要求提供大量的训练数据和目标数据训练时间较长主要是应用于视频流的人脸替换。 2.相关资料
源码地址 GitHub - deepfakes/faceswap: Deepfakes Software For All
3.实践记录
1收集原始数据集 首先收集原始数据集Faceswap只要是针对视频流的换脸所以需要从多张图像中学习到一张人脸到另一张人脸的映射每一张人脸的数据集数量建议不少于25张这样可以比较好的学习到人脸的特征关系。这里我们学习Mona Lisa和Obama,来进行实验。 2.检测人脸部分并进行提取 3.训练模型学习原始图像到目标图像的映射 4.实验结果 OK今天的分享就到这欢迎大家一起交流学习
