faceswap人脸替换使用教程

- 日理万妓 2022-05-29 04:58 866阅读 0赞

### 下载faceswap ###

[github链接][github]

### 环境安装 ###

项目下有四个文件：  
requirements-gpu-python35-cuda8.txt  
requirements-gpu-python36-cuda9.txt  
requirements-python35.txt  
requirements-python36.txt  
根据你的python版本还有训练是否使用gpu来安装这个里面的库  
基本上安装的坑网上都有答案，这里大概贴一下：

1.人脸识别深度学习所需的py库还有包：
    opencv(cv2)
    numpy
    cmake
    boost
    dlib
    face_recognition
    TensorFlow
    
    pip install --upgrade setuptools
    pip install opencv-python
    pip install numpy
    人脸识别的需要安装dlib这个包，这个包又依赖cmake，boost
    cmake安装：
    https://cmake.org/download/ cmake下载安装
    boost安装：
    https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/
    下载对应的版本，到本地目录下运行
    pip install boost_python-1.65.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl
    
    安装 dlib :
    如果出现 utf-8 错误：去到安装的 python 目录下 \Lib\site-packages\pip\compat 修改 __init__.py，大概75行左右，修改 #return s.decode('utf_8') 为 return s.decode('cp936')
    如果出现 vsc++ 错误，安装 vs2015。。。因为编译dlib需要c++编译器，记得安装提示勾选开发 C++ 桌面程序
    pip install dlib
    
    pip install face_recognition

### 使用 ###

看文档分为三个部分  
\- **提取 extract**  
\- **训练 train**  
\- **替换 convert**

#### 提取 ####

# To convert trump:
    python faceswap.py extract -i ~/faceswap/photo/trump -o ~/faceswap/data/trump
    # To convert cage:
    python faceswap.py extract -i ~/faceswap/photo/cage -o ~/faceswap/data/cage

上面的是代码里的示例，将收集好的图片目录~/faceswap/photo/trump，使用 exteact 命令将其提取转换成框架所需要的大头照，因为收集来的图片可能有半身全身的图片，统一处理成大头照，像这样：  
![这里写图片描述][Image 1]

#### 训练 ####

python faceswap.py train -A ~/faceswap/data/trump -B ~/faceswap/data/cage -m ~/faceswap/models/
    # or -p to show a preview
    python faceswap.py train -A ~/faceswap/data/trump -B ~/faceswap/data/cage -m ~/faceswap/models/ -p

使用 train 参数来指定 A,B 目标目录，-m 代表最后生成的模型路径 ~/faceswap/models/，最后生成的模型是这样的  
![这里写图片描述][Image 1]  
A-输入目标人物  
B-输出的效果人物

#### 替换 ####

python faceswap.py convert -i ~/faceswap/input/ -o ~/faceswap/output/ -m ~/faceswap/models/

\-i 指定输入的图片目录路径，-o 指定输出的替换图片路径， -m 指定训练好的模型路径  
convert 里面有很多参数，具体可以到目录下的 /scripts/convert.py 查看

parser.add_argument('-M', '--mask-type',
                                type=str.lower, #lowercase this, because its just a string later on.
                                dest="mask_type",
                                choices=["rect", "facehull", "facehullandrect"],
                                default="facehullandrect",
                                help="Mask to use to replace faces. (Masked converter only)")

像上面的这个传参，指定了替换遮罩的类型，例如最后加上 -M facehullandrect

python faceswap.py convert -i ~/faceswap/input/ -o ~/faceswap/output/ -m ~/faceswap/models/ -M facehullandrect

#### 当然如果你想偷懒试试不想训练的话 ####

可以下载：github这个项目已经训练好的模型  
把里面的model文件夹目录复制到faceswap下面，这样就不用通过训练 train 产生模型了，但是这个是川普对尼古拉斯的人脸替换

#### 效果 ####

![这里写图片描述][Image 1]  
![这里写图片描述][Image 1]

当然还有优化的地方比如替换后的效果可以使用opencv让其面部和原图更切合，完全看不出是遮罩

[github]: https://github.com/deepfakes/faceswap
[Image 1]: