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== 개요 ==
 
== 개요 ==
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범죄에도 악용될 수 있는... 위험한 기술.
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범죄에도 악용될 수 있는... 위험한 기술. 간단하게 서비스 해주는 곳도 있다.(https://www.youtube.com/watch?v=qaB0YqSfasM)
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어플을 사용하는 게 가장 간편한 방법. 다양한 코드들로 진행한다 해서 간단하게 아주 양질의 결과물을 얻을 수 있는 것은 아니다.
  
 
== 사전준비 ==
 
== 사전준비 ==
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|필요 패키지 설치
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|프로젝트 디렉터리에서 진행.
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|pip install scikit-video
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git clone <nowiki>https://github.com/drminix/first-order-model</nowiki>
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|입력영상과 사진 불러오기
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|영상과 그 영상에 덧입힐 사진을 지정한다.
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|<syntaxhighlight lang="python">
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import imageio
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from skimage.transform import resize
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from IPython.display import HTML
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#입력사진
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#Resize image and video to 256x256
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driving_video = [resize(frame, (256, 256))[..., :3] for frame in driving_video]
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def display(source, driving, generated=None):
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    fig = plt.figure(figsize=(8 + 4 * (generated is not None), 6))
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    ims = []
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    for i in range(len(driving)):
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        cols = [source]
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        if generated is not None:
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            cols.append(generated[i])
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                            checkpoint_path=os.path.join(target_folder,'vox-cpk.pth.tar'))
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from demo import make_animation
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#save resulting video
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imageio.mimsave('../생성할파일경로.mp4', [img_as_ubyte(frame) for frame in predictions])
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#video can be downloaded from /content folder
  
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# CUDA 세팅 : CPU연산은 너무 오래걸린다. http://id8436.iptime.org:2786/mediawiki/index.php/TensorFlow<nowiki/>를 참고하자.
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HTML(display(source_image, driving_video, predictions).to_html5_video())
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# 소스코드 다운 : 깃허브에서 faceswap코드를 다운받는다. git clone --depth 1 https://github.com/deepfakes/faceswap.git
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</syntaxhighlight>
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# 받은 파일의 압축을 풀고 프롬프트에서 setup.py를 실행한다.
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|}
 
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[[분류:인공지능 기능구현]]
 
[[분류:인공지능 기능구현]]

2021년 10월 13일 (수) 16:27 기준 최신판

1 개요[편집 | 원본 편집]

범죄에도 악용될 수 있는... 위험한 기술. 간단하게 서비스 해주는 곳도 있다.(https://www.youtube.com/watch?v=qaB0YqSfasM)

샌프란샘박사님의 딥페이크 영상 만들기에 공개된 코드이다.

https://github.com/iperov/DeepFaceLab도 참고해보자.

이곳저곳 찾아본 결과... 코드 실행 한 번으로 간단하게 결과물이 나오는 것은 없었다;;; 다 번거로운 중간 클릭과정들을 거쳐야 했다..ㅜ

1.1 결론[편집 | 원본 편집]

어플을 사용하는 게 가장 간편한 방법. 다양한 코드들로 진행한다 해서 간단하게 아주 양질의 결과물을 얻을 수 있는 것은 아니다.

2 사전준비[편집 | 원본 편집]

과정 설명 방법
필요 패키지 설치 프로젝트 디렉터리에서 진행. pip install scikit-video

git clone https://github.com/drminix/first-order-model

3 사용[편집 | 원본 편집]

과정 설명 방법
입력영상과 사진 불러오기 영상과 그 영상에 덧입힐 사진을 지정한다. 
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())
영상만들기 
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

HTML(display(source_image, driving_video, predictions).to_html5_video())
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