不小心入了AI換臉的坑，但是感覺AI換臉很有意思，第一次感覺科研使我快樂。
目錄
一、AI換臉軟件簡介
這個沒有具體使用過，目前我只使用過Deepfacelab，但是查看各種資料都是說Deepfacelab綜合來說是最好用的，可玩度也很高，最重要的是deepfacelab對部署環境沒有要求，這個就完全滿足我這樣的懶人了。。。
下述表格轉載於大神博主，其鏈接爲https://blog.csdn.net/u014575897/article/details/85272910。
二、Deepfacelab下載安裝
Github源碼地址：https://github.com/iperov/DeepFaceLab
預編譯好的Windows版本：https://mega.nz/#F!b9MzCK4B!zEAG9txu7uaRUjXz9PtBqg（需要科學上網）
所需環境：windows系統即可，需要強力版本的顯卡，畢竟AI就是個又氪又肝的玩意。。。
下載好之後，直接解壓就可以了，解壓完了一般是如下界面（DeepFaceLabCUDA10.1AVX版本）。
Demo實現之前先學習下解壓目錄下的各種bat文件的功能（實現將A視頻中的人臉替換爲B視頻中的人臉，下文中都是以A和B來表示）：
1）是清空workspace文件夾的，包括切的圖片和人臉、模型文件等等。。。
2）和3）都是將視頻文件轉換爲一幀一幀的圖像；
4）和 4.X）是將SRC視頻文件（即待替換的視頻B）的人臉識別出來和進行排序；
5）和 5.X）是將DST視頻文件（即待替換的視頻A）的人臉識別出來和進行排序；
6）是進行訓練；
7）人臉替換（即將分離出來的圖片先進行人臉替換）；
8）將人臉替換後的圖片合成視頻；
9）和10）待定。。。
三、Deepfacelab Demo實現
源程序中自帶Demo的視頻素材，可以直接進行Demo實現。
打開workspace，發現裏面有兩個視頻，分別是data_dst和data_src，對應於上述的A和B，這就是自帶的素材。
1.視頻解壓，雙擊bat文件中的2) extract images from video data_src 和3.2) extract images from video data_dst FULL FPS；
功能：你會發現workspace中的data_dst和data_src兩個文件夾中有分割好的圖像文件；
2.人臉提取，雙擊bat文件中的4) data_src extract faces S3FD all GPU 和 5) data_dst extract faces S3FD all GPU；
功能：你會發現workspace中的data_dst中的aligned和aligned_debug文件夾中有人臉圖片，data_src兩個文件夾中的aligned類似。
PS：目前來說一般採用S3FD的人臉識別方法，該方法比較好！老版本貌似只有MT和DLIB的人臉識別方法。
3.訓練，雙擊bat文件中的6) train SAE；接下來，Cmd裏面所有的參數選項都是直接按“Enter”鍵即可，因爲默認參數都是優化過的，完全適應於Demo視頻(對於其他視頻也是比較適用，特別是對於新手來說)；
功能：訓練人臉對齊模型，那還用說？該模型文件保存於workspace中的model文件夾中，你會發現模型文件有5個“h5”的文件
PS：Deepfacelab這個版本是基於Keras來實現的，所以只能用一個GPU進行訓練。如果是新手的話更建議採用H128的方法進行訓練。SAE方法更全，最好最靈活的模型，但是相對來說需要對Deepfacelab有深入瞭解，或者跟我一樣用默認參數。。。
warning：CMD默認參數中有一個選項是訓練迭代無次數限制(默認參數)，即需要人工停止訓練，停止標準包括1）Train Preview窗口中的第一行、第二行、第四行和第五行的人臉都比較清晰即可；2）訓練窗口中的loss值接近於0.2。如下圖二紅色方框所示（媽蛋，爲了截圖打開cmd界面，把訓練了12個小時的模型給覆蓋了，心碎ing）
停止方法，在Train Preview窗口中按“Enter”鍵。按"P"鍵是刷新圖片哈，可以實時看到最新訓練的效果。
4.人臉替換，雙擊bat文件中的7) convert SAE，Cmd裏面第一個參數選項輸入“n”，其餘也全是按“Enter”鍵即可。
功能：你會發現workspace中的data_dst中的merged文件夾中有替換好的人臉圖片。
PS：訓練用的什麼方法，人臉替換的步驟就要用相應的方法。Cmd第一個選項就是是否使用UI界面模式，反正我沒弄懂，我就是直接不用UI模型就好了。
5.視頻轉換：雙擊bat文件中的8) converted to mp4，Cmd裏面所有的參數選項都是直接按“Enter”鍵即可；
功能：你會發現workspace中多了一個result.mp4的視頻文件，這就是完成AI換臉的成果了。
四、Deepfacelab 填坑
完成上述步驟，你發現其實軟件用起來很簡單的吧，但是其中會有很多坑，下面一步步說。
1.素材坑。搞深度學習的都知道，樣本數據好和算法好兩個來選，肯定選樣本數據好。因爲深度學習這個東西就是“煉丹”，丟進去的都是好東西那麼練出來的肯定不會差，所以對於上述步驟2.人臉提取完成後，需要人工進行篩選人臉圖片。
解決方法：人工篩選人臉圖片，刪除掉那些無人臉的圖片、顛倒的人臉圖片、模糊對焦不好的圖片等等，只留下人臉提取好的人臉圖片。
2.分辨率大小問題，視頻素材分辨率儘可能清晰。
3.模型保存，每訓練完一次，把workspace中的model文件夾和分割圖片都儘可能單獨保存一次，免得model丟失。這是血與淚的教訓啊！
五、總結
這部分有博主總結的很好，我就不多自己畫圖了！（主要是懶。。。）
參考文獻：
1.https://blog.csdn.net/u014575897/article/details/85272910
2.https://www.deepfakescn.com/（常用AI換臉軟件的教程網吧）
最後推薦一波AI換臉學習的QQ羣，743285272（主要是免費羣，可以白嫖）