Faceswap使用教程

​ 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，这里仅供参考。如果有人阿里云学生服务器成功了可以评论交流一下。

​ 现在时间是2020.11.29。faceswap会不断更新，可能不同时间略有差异。

faceswap安装

这里没什么好说的，直接github下载就可以了：

git clone https://github.com/deepfakes/faceswap

下载后放到faceswap目录下。如果太慢可以考虑手动下载。

准备数据集

人物图像收集

​ 这里用了个简单的python爬虫爬取的百度图片。代码网上很多，可以自行搜索。我这里用的是

https://blog.csdn.net/qq_40774175/article/details/81273198 这位作者的代码，表示感谢。我这里爬取了两个人的图像，每人1000张左右，分别放在两个/data/liu 和 data/ma下。

人脸提取

# 提取人物A的人脸
python faceswap.py extract -i ../data/liu/ -o ../data/liu/face
# 提取人物B的人脸
python faceswap.py extract -i ../data/ma/ -o ../data/ma/face

# -i -o 后分别为输入图片的相对路径和对应的输出人脸的相对路径

这里可能会报错，提示你缺少各种包，总之缺什么装什么就可以了。

人脸提取完后会在data/liu和data/ma下会生成一个face文件夹和一个alignments.fsa文件。

• face存放提取到的对应人物的人脸。
• alignments.fsa保存了人脸的各种信息

这里注意：

​ 提取完后需要将alignments.fsa文件移动到或者复制face文件夹下才可训练，否则训练会提示缺少文件。

​ 至此，数据集准备完毕。

训练模型

切换到下载的faceswap文件夹下，会发现很多文件，不需要管，执行以下命令开始训练

python faceswap.py train -A ../data/liu/facet -B ../data/ma/face -m ./models/
# -A -B 后为人脸A和人脸B的相对路径，-m后为模型保存的相对路径

这里注意：

• 以上命令的顺序为将A的脸换为B。
• 训练所用数据为提取后的人脸，并非原人物图片。

​ 模型训练过程中会不断输出loss值，一般在0.03左右效果不错。我这里仅仅达到了0.05左右基本不降了，具体原因还没找到，效果的话大概能看出更换之后的样子，只是有点模糊。

​ 训练过程中每隔一段时间会保存一次模型，程序中断后再次执行会在上次的模型基础上训练，具体操作可以看他的提示。训练需要手动停止，一般看loss下降到合适的值或者基本不降了之后就可以手动停止了，训练完后模型保存在上面指定的路径下。

模型测试

​ 训练完后，可以用模型换一下试试效果，可以给图片换脸，也可以给视频换脸。

图片换脸

假定在data/liu_test目录下有几张人物A的图片用以测试。

python faceswap.py extract -i ../data/liu_test/ -o ../data/liu_test/face
# 首先提取测试集人脸
pthon faceswap.py convert -i ../data/liu_test/ -o ../data/liu_test/output/ -m ./models/
# 转换人脸参数分为别为输入测试集图像路径、输出图像路径和所用模型路径

这里注意：

• convert转换人脸命令输入的图片为测试集原图（但仍需先提取人脸），而train训练需要提取后的人脸图像。至于convert为什么不能用提取的人脸图像，目前尚未研究，如果大家知道，欢迎在底下评论留言。

转换完之后在/data/liu_test/output后会看到换脸后的效果图。

视频换脸

​ 视频换脸的本质仍然是图片，只是将视频抽帧成许多图片，将图片换脸，再合成视频。

• 视频抽帧：

python tools.py effmpeg  -i ./liu.mp4 -o ./video_output -s 00:0148 -e 00:0156
参数分别为：视频路径、输出抽帧图片路径、需要抽帧的时间段

​ 抽帧后会在video_output目录下看到抽帧的后的图片，然后将其按上述图片换脸方法处理得到换脸后的图片。

• 图片合成：

  图片合成也有一条命令，不过我这里没有运行成功。所以我直接用了windows自带的视频剪辑器将

图片合成了视频，只是没有配置。关于怎么合成视频，网上有很多方法，可以自行搜索，如有好的方法欢迎留言。

​ 至此这个记录就结束了，不能算个教程，因为没有涉及任何原理，仅仅学习了如何使用，记录一下两天做的事情。后续如有其他研究会继续更新。
最后附上我训练的模型和数据：
模型：https://github.com/YWonchall/faceswap
数据：https://download.csdn.net/download/weixin_45821421/13203882
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