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딥페이크 (편집)

2021년 10월 13일 (수) 16:27 판

2,446 바이트 추가됨 ,  2021년 10월 13일 (수) 16:27
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== 개요 ==
 
== 개요 ==
−
범죄에도 악용될 수 있는... 위험한 기술.
+
범죄에도 악용될 수 있는... 위험한 기술. 간단하게 서비스 해주는 곳도 있다.(https://www.youtube.com/watch?v=qaB0YqSfasM)
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샌프란샘박사님의 딥페이크 영상 만들기에 공개된 코드이다.
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https://github.com/iperov/DeepFaceLab<nowiki/>도 참고해보자.
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 +
이곳저곳 찾아본 결과... 코드 실행 한 번으로 간단하게 결과물이 나오는 것은 없었다;;; 다 번거로운 중간 클릭과정들을 거쳐야 했다..ㅜ
 +
 
 +
=== 결론 ===
 +
어플을 사용하는 게 가장 간편한 방법. 다양한 코드들로 진행한다 해서 간단하게 아주 양질의 결과물을 얻을 수 있는 것은 아니다.
    
== 사전준비 ==
 
== 사전준비 ==
 +
{| class="wikitable"
 +
!과정
 +
!설명
 +
!방법
 +
|-
 +
|필요 패키지 설치
 +
|프로젝트 디렉터리에서 진행.
 +
|pip install scikit-video
 +
git clone <nowiki>https://github.com/drminix/first-order-model</nowiki>
 +
|-
 +
|
 +
|
 +
|
 +
|}
 +
 +
== 사용 ==
 +
{| class="wikitable"
 +
!과정
 +
!설명
 +
!방법
 +
|-
 +
|입력영상과 사진 불러오기
 +
|영상과 그 영상에 덧입힐 사진을 지정한다.
 +
|<syntaxhighlight lang="python">
 +
import imageio
 +
import numpy as np
 +
import matplotlib.pyplot as plt
 +
import matplotlib.animation as animation
 +
from skimage.transform import resize
 +
from IPython.display import HTML
 +
import warnings
 +
import os
 +
import skvideo.io
 +
warnings.filterwarnings("ignore")
 +
 +
#입력사진
 +
source_image = imageio.imread('/이미지 경로.jpg')
 +
 +
#입력영상
 +
driving_video = skvideo.io.vread('/영상 경로.mp4')
 +
 +
#Resize image and video to 256x256
 +
source_image = resize(source_image, (256, 256))[..., :3]
 +
 +
driving_video = [resize(frame, (256, 256))[..., :3] for frame in driving_video]
 +
 +
 +
def display(source, driving, generated=None):
 +
    fig = plt.figure(figsize=(8 + 4 * (generated is not None), 6))
 +
 +
    ims = []
 +
    for i in range(len(driving)):
 +
        cols = [source]
 +
        cols.append(driving[i])
 +
        if generated is not None:
 +
            cols.append(generated[i])
 +
        im = plt.imshow(np.concatenate(cols, axis=1), animated=True)
 +
        plt.axis('off')
 +
        ims.append([im])
 +
 +
    ani = animation.ArtistAnimation(fig, ims, interval=50, repeat_delay=1000)
 +
    plt.close()
 +
    return ani
 +
   
 +
HTML(display(source_image, driving_video).to_html5_video())
 +
</syntaxhighlight>
 +
|-
 +
|영상만들기
 +
|
 +
|<syntaxhighlight lang="python">
 +
from demo import load_checkpoints
 +
import os
 +
generator, kp_detector = load_checkpoints(config_path='config/vox-256.yaml',
 +
                            checkpoint_path=os.path.join(target_folder,'vox-cpk.pth.tar'))
 +
                           
 +
from demo import make_animation
 +
from skimage import img_as_ubyte
 +
 +
predictions = make_animation(source_image, driving_video, generator, kp_detector, relative=True)
 +
 +
#save resulting video
 +
imageio.mimsave('../생성할파일경로.mp4', [img_as_ubyte(frame) for frame in predictions])
 +
#video can be downloaded from /content folder
   −
# CUDA 세팅
+
HTML(display(source_image, driving_video, predictions).to_html5_video())
−
#: CPU연산은 너무 오래걸린다. http://id8436.iptime.org:2786/mediawiki/index.php/TensorFlow<nowiki/>를 참고하자.
+
</syntaxhighlight>
−
# 소스코드 다운
+
|}
−
#: 깃허브에서 faceswap코드를 다운받는다. git clone --depth 1 https://github.com/deepfakes/faceswap.git
  −
#: 받은 파일의 압축을 풀고 프롬프트에서 setup.py를 실행한다. 설치환경을 설정해준다. cuda연산 사용여부 등등을 묻는데, 이곳에 답하면 자동으로 설정해준다.
   
#  
 
#  
    
[[분류:인공지능 기능구현]]
 
[[분류:인공지능 기능구현]]
원본 주소 "http://id8436.iptime.org:2786/mediawiki/index.php/특수:모바일차이/818"

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