问题标签 [deep-fake]

我有一张脸的图像，它的面部地标位置： 以及另一个带有其他位置的地标的图像： 我需要通过将地标“拖动”到第二张图像中的新位置来拉伸第一张图像，在 Python （我正在尝试创建一个非常基本的 deepfake）。
我该如何实施？（我有地标的确切位置）
我在谷歌搜索了很多但没有找到任何结果，所以我希望这里有人可以帮助我。

我正在执行这里的 Github 存储库中提供的 head2head 模型。当我使用以下命令运行代码时：

train_on_target.sh文件的内容为：

然后我收到以下错误：

我已经检查了文件options/base_options.py中的批处理大小。它已经设置为 1。如何解决上述异常。我的系统有6 GB NVIDIA GTX 1660 Super GPU。

每当我运行此命令时：

我收到此错误：

请帮忙！

Deepface/faceswap（在 github 上）帮助我们从两个视频中替换人 A 和人 B 之间的面对面。输出是人 B 的脸在人 A 的脸上。

但它是否有助于我们仅替换面部表情（嘴巴动作、眼睛动作、鼻子动作.vv）而不是替换整个面部图像？输出是人 B 在人 A 脸上的面部表情，而不是替代 Thier 人脸识别。

P/s：他们有任何 AI 库来帮助我们在两个视频之间替换两个人的面部表情吗？

我想实现一种实时换脸方式，但我还没有找到任何承诺的实时换脸方式。Faceswap需要训练几天，看起来非常准确。但我不知道 Reface 应用程序是如何在一分钟内做到这一点的。谁能建议我这样的工具或回购，我可以完成这项任务？

兄弟，最近，我只想使用 deepfakes.faceswap 包从 mp4 视频中提取图像，但是当我使用时： python3 faceswap.py extract -i ~/documents/mus.mp4 -o ~/documents/mu/

有事吗

我很确定我有这个视频，并且我已经完成了：pip3 install -r requirements_amd.txt,

我猜是因为我没有获得 AMd 5300m cvms 服务

我的电脑是 16 英寸的 MacBook Pro。和 我的电脑

有事吗

日志：

请帮帮我，我该怎么办？

对象在这里。

运行推理单元时出现以下错误消息。但我是初学者，所以我不知道。我应该怎么办？

然后，我针对必要的库 facexlib、basicsr、GFPGAN 和 SimSwap 尝试了 git reset 命令或更多命令。尽管情况并没有改变，只是在推理单元上打印了以下消息。

谢谢你。

当我尝试合并到 mp4 时会出现问题。合并到 mp4 后，有一个灰屏 vid(result vid) 提示显示一条消息：

线程消息队列阻塞；考虑提高 thread_queue_size 选项（当前值：8）

如何提高队列大小？我不知道如何控制 DFL 程序设置。

实际问题：

目前 opencv 用于将视频帧写入单个文件。您可以直接附加音频还是有其他方法可以创建小的视频片段，这些片段可以通过 rtp 协议广播或直接从 python 代码广播？

我不想编写视频文件，然后使用 ffmpeg 将其与音频结合起来。

背景：

我正在尝试编写一个需要实时 LypSincing 的应用程序。为此，我正在试验Wave2Lip。起初，这个库似乎很慢，但实际上通过一些优化可以很快。

实验：

我首先使用以下命令手动将一个视频与另一个视频文件进行 lypsinced。

face.mp4文件时长25秒，30fps，分辨率854*480 audio.mp4文件时长260秒，30fps，分辨率480x360

总生成时间正好是109秒。在剖析代码并对其进行分析后，我发现有两个部分花费的时间最长：

• 人脸检测部分耗时 48.64 秒
• lypsincing 部分耗时 48.50 秒

然后我用静态图像而不是视频进行了尝试，这大大缩短了时间（在我的用例中，我稍后将只使用同一张脸，因此我将适当地在启动时预先计算人脸检测）。

• 人脸检测部分耗时 1.01 秒
• lypsincing 部分耗时 48.50 秒

在查看了 lypsincing 部分后，我发现生成了整个 lypsincing 视频，然后与视频相结合

然后我决定用以下结果分析每个 lypsincing 周期：

结论：在解决了面部检测（或者更像是暂停）后，在第一批视频帧准备好之前，lypsincing 大约需要 5 秒。每个 lypsinced 视频批次长 4.26 秒，计算它大约需要 0.8 秒。这意味着如果要将此视频批次与音频帧一起流式传输，则应该有可能在 5 秒延迟后开始渲染，而不是在此用例中的 50 秒。