（一）獲取人臉數(shù)據(jù)

需要準(zhǔn)備圖片數(shù)據(jù)：兩個(gè)不同的人臉经磅，各種表情射众，數(shù)量越多越好，約1萬(wàn)張以上會(huì)有比較好的替換效果述暂。

一般采用的方法是從視頻中截取痹升，操作如下：

首先下載視頻（本例用風(fēng)行播放器下載）。

剪切視頻片段（本例用愛(ài)剪輯）畦韭。

因?yàn)槟康氖菫榱私厝∪四槻刻鄱辏约羟械囊曨l片段很講究。

視頻分辨率要高清（否則截取的人臉像素太低）艺配；片段中目的人臉比較大察郁、突出、最好就是只有他自己一個(gè)人鏡頭特寫的視頻片段转唉。

從視頻中截取圖片（本例用Ffmpeg軟件）皮钠。

此時(shí)得到有目的人臉的一張張圖片。

然后酝掩，需要?jiǎng)h除不需要的圖片（如有非目的人臉的鳞芙，這就是數(shù)據(jù)清洗）。

然后寫幾行代碼檢測(cè)圖片中的人臉并截绕谙骸（利用OpenCV）原朝。

檢測(cè)并截取的人臉（用于輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練提取特征）。

人臉替換的效果非常依賴于這些截取到的人臉圖片的質(zhì)量：

如果截取的人臉包含了過(guò)多的干擾部分镶苞，那么替換效果就很差喳坠。

一直重復(fù)前面的步驟，直到獲取足夠多的人臉（兩個(gè)需要互換的人臉）茂蚓。

然后再寫幾行代碼修改人臉圖片的寬高為統(tǒng)一大小壕鹉，如256x256；

因?yàn)檩斎氲缴窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練的圖片寬高需要一致聋涨。

（二）進(jìn)行模型訓(xùn)練

接下來(lái)晾浴，開(kāi)始進(jìn)行漫長(zhǎng)的訓(xùn)練：

一般需要，一萬(wàn)張圖片牍白，訓(xùn)練100萬(wàn)次脊凰，才有比較好的替換效果；

我計(jì)算了一下時(shí)間茂腥，普通i7-PC狸涌，訓(xùn)練一次約44s切省，100萬(wàn)次需要運(yùn)行約1.2萬(wàn)小時(shí)，約500天帕胆；玩不起（本例訓(xùn)練了1000次）朝捆。

深度學(xué)習(xí)漫長(zhǎng)的訓(xùn)練過(guò)程；

本例代碼是利用深度學(xué)習(xí)框架keras（backend is TensorFlow）構(gòu)建CNN懒豹；

訓(xùn)練完成之后芙盘，得到換臉模型；

（三）進(jìn)行視頻人臉替換

?接下來(lái)進(jìn)行視頻人臉替換歼捐；

?通俗點(diǎn)說(shuō)就是通過(guò)提取面部的特定結(jié)構(gòu)何陆，如眼睛、鼻子豹储、嘴巴的位置贷盲，顴骨、下巴剥扣、臉頰的形狀丁眼；

?然后按照這些特征點(diǎn)做替換岖沛；

?前面訓(xùn)練的模型斧散，已經(jīng)有了兩個(gè)不同的人臉的特征凭迹；

?就目前了解的信息來(lái)說(shuō)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)替換人臉這一技術(shù)相對(duì)于工業(yè)使用的人臉表情提取技術(shù)晦炊，優(yōu)勢(shì)是大大降低了使用門檻鞠鲜，但是遠(yuǎn)遠(yuǎn)還做不到以假亂真的完美效果；

接下來(lái)断国，仍然使用愛(ài)剪輯工具贤姆，從一段視頻，如電影中截取用于替換人臉的一個(gè)視頻片段稳衬；

截取的視頻片段也是需要精心挑選的：需要有利于檢測(cè)到被替換的人臉霞捡。

例如，截取的視頻中同時(shí)出現(xiàn)在鏡頭中人臉太多薄疚、人臉太小等都不利于檢測(cè)碧信。

再利用ffmpeg工具，把需要被替換人臉的視頻按原幀速截取成每一張圖片街夭；

注意：一定要按原幀速截取砰碴，否則后面替換人臉后再合成視頻會(huì)失幀。

接下來(lái)板丽，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行人臉替換衣式。

輸入數(shù)據(jù)：上一步截取的每一幀圖片；

輸出數(shù)據(jù)：人臉被替換后的每一幀圖片檐什；

簡(jiǎn)單點(diǎn)說(shuō)碴卧，替換原理如下：

1.從原圖片中，檢測(cè)到人臉（用OpenCV）乃正，截取人臉部分住册；

2.把截取的人臉部分（人臉圖片）輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行替換，得到一個(gè)新的人臉(圖片)瓮具；

3.再把新人臉（圖片）替換原圖片中的人臉荧飞；

4.然后，進(jìn)行圖片“消邊”名党、模糊等圖片處理叹阔；因?yàn)樵瓐D人臉和新人臉，雖然尺寸一致传睹，

但畢竟不是同一張圖片耳幢，新圖片（人臉）替換到原圖片之后，會(huì)有明顯的“邊”欧啤，無(wú)法

完全融入到原圖中睛藻，所以需要處理；這是數(shù)字圖像處理技術(shù)了邢隧；

5.如此重復(fù)店印，知道每一張圖片的人都替換完成；

從上面的人臉替換原理可以知道倒慧，換臉效果受到以下幾個(gè)因素的影響：

?1按摘、從原圖片截取的人臉（圖片）不能有過(guò)多的干擾像素。最理想的是截取的僅僅只有面部纫谅。

?2炫贤、訓(xùn)練的模型效果要非常好。這受到訓(xùn)練數(shù)據(jù)（圖片）的質(zhì)量系宜、數(shù)量照激、尺寸大小（越大越好盹牧，但是會(huì)變慢）和訓(xùn)練次數(shù)（時(shí)間）的影響俩垃。

?3、要有很好的數(shù)字圖像處理技術(shù)汰寓。替換人臉后口柳，新臉（圖片）不能很好與原圖背景（人物）融合的處理，包括“消邊”有滑、模糊跃闹、融合等處理。

?4、要有很好的人臉檢測(cè)技術(shù)望艺。因?yàn)镺penCV的人臉檢測(cè)功能準(zhǔn)確率并不是100%的苛秕，所以存在有某些幀（圖片）沒(méi)有檢測(cè)到人臉，那么就不會(huì)替換人臉找默。

（四）合成替換了人臉的視頻

?最后一步：把替換了人臉的每一張圖片（每一幀）按原來(lái)視頻的幀速合成視頻（用ffmpeg工具）艇劫。

?這就是整個(gè)視頻人臉替換的操作和原理。

（五）分析-總結(jié).

?從整個(gè)替換人臉過(guò)程惩激、原理可以知道店煞，最終的效果極大的受到人臉檢測(cè)技術(shù)、圖像處理技術(shù)的影響风钻。

?在理想情況下顷蟀，單從AI替換人臉這個(gè)功能來(lái)說(shuō)，有足夠多的骡技、高質(zhì)量的人臉數(shù)據(jù)鸣个，足夠多次的訓(xùn)練，基于深度學(xué)習(xí)的方法替換人臉確實(shí)取得了很不錯(cuò)的效果哮兰，如下圖：

上圖：特朗普基于原表情換成凱奇毛萌；下圖：反之；

?在整個(gè)視頻替換人臉應(yīng)用來(lái)說(shuō)喝滞，除了通過(guò)AI替換人臉之外阁将，還要受到訓(xùn)練數(shù)據(jù)收集、人臉檢測(cè)右遭、后期圖像處理的極大影響做盅，所以仍無(wú)法做到通用、實(shí)用窘哈。

?但是吹榴，也可以知道，如果基于某個(gè)非常必要的目的滚婉，因?yàn)閱渭兊腁I基于原表情換臉的效果還不錯(cuò)图筹，可以花時(shí)間、精力并掌握了圖像處理技術(shù)的話让腹，理論上也是可以特定為某一段視頻換臉的远剩。

（六）寫在最后

?突然發(fā)現(xiàn)，通用的視頻換臉項(xiàng)目沒(méi)有做成骇窍，卻做了一個(gè)“視頻打碼器”瓜晤。。腹纳。痢掠。驱犹。。

?在即將寫完本文章的時(shí)候足画，因?yàn)楸救说牟环艞壘裥劬裕l(fā)現(xiàn)了“新大陸”，更新的替換技術(shù)锌云，很有可能會(huì)有更好的替換效果荠医。接下來(lái)馬上進(jìn)行研究，如果更好的效果桑涎，再寫一篇新文章，先定個(gè)題目：視頻換臉原理（進(jìn)階）兼贡。

?最后攻冷，雖然吐槽不是很好的事情，但是偶爾輕微的吐槽一下就當(dāng)是記錄心情了：

?隨著研究這東西越久遍希，越感覺(jué)像蚍蜉撼樹等曼，大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)、強(qiáng)大的算力凿蒜、枯燥的算法禁谦。。废封。州泊。。漂洋。都不好弄啊遥皂。

?三年來(lái)，電腦不堪壓力第一次藍(lán)屏了刽漂，太慘了演训。

?完畢。