Замена лица на видео - увлекательный процесс, который открывает большие возможности для творчества и развлечений. В этой статье мы подробно разберем самые простые способы, как заменить лицо даже для новичка. Вы узнаете о бесплатных приложениях и онлайн-сервисах, рассмотрим пошаговые инструкции и полезные советы.
Что такое дипфейк (Deepfake)
Дипфейк (deepfake) - это технология замены лица или голоса на видео или аудиозаписи с помощью нейросетей и искусственного интеллекта. Слово deepfake образовано из двух английских слов:
- Deep learning - "глубокое обучение", технология машинного обучения.
- Fake - "подделка", "фальшивка".
То есть дипфейк - это "глубокая подделка", созданная с помощью обученной нейросети.
Как это работает: ИИ, нейросети, GAN
В основе технологии дипфейков лежат генеративно-состязательные нейросети или GAN (Generative Adversarial Networks). Они состоят из двух частей:
- Генератор - создает новые изображения и видео на основе обучающей выборки.
- Дискриминатор - оценивает насколько реалистично сгенерированное изображение или видео.
Между генератором и дискриминатором идет постоянное "соревнование", в результате которого качество подделок постепенно улучшается, пока они не становятся практически неотличимыми от реальности.
GAN-нейросети могут анализировать большие наборы изображений реальных лиц, чтобы научиться имитировать человеческую внешность.
Области применения
Технология дипфейков активно применяется в следующих областях:
- Развлечения и юмор - забавные видео и мемы в соцсетях.
- Реклама и маркетинг - виральные ролики с известными лицами.
- Кино и компьютерные игры - замена актеров, озвучка персонажей.
- Политические фейки - дезинформация и пропаганда.
Плюсы и опасности
С одной стороны, технология дипфейков открывает большие возможности для творчества, юмора, образования.
С другой стороны, она несет серьезные риски распространения фейков и манипулирования общественным мнением.
Поэтому важно использовать дипфейки этично и ответственно.
3 популярных бесплатных приложения для дипфейка на телефоне
Рассмотрим три лучших бесплатных приложения для создания дипфейков на Android и iOS.
Reface
Приложение Reface позволяет легко и быстро заменить лицо в популярных видео, GIF-анимациях и мемах. Интерфейс интуитивно понятный, подойдет даже для новичков.
Как заменить лицо на видео в Reface:
- Сделать селфи или выбрать свое фото.
- Выбрать понравившееся видео из галереи приложения.
- Ждать пока ИИ обработает видео с подменой лица.
- Сохранить и поделиться результатом.
В приложении есть удобный поиск по категориям: кино, сериалы, музыка, спорт, мемы. Можно сохранить понравившиеся шаблоны в избранное.
Плюсы:
- Простой и понятный интерфейс
- Большая библиотека шаблонов
- Высокая скорость обработки
Минусы:
- Много рекламы в бесплатной версии
- Нельзя загрузить свое видео
- Водяные знаки на результатах
Doublicat
Еще один популярный сервис для быстрой замены лица на мобильном устройстве. Ранее назывался Reflect.
Отличительные особенности Doublicat:
- Загрузка видео из галереи телефона
- Множество эффектов, стикеров и фильтров
- Удаление водяных знаков в платной версии
В целом схож по функционалу с Reface, тоже есть удобный поиск шаблонов по категориям, сохранение в избранное, быстрая обработка.
Face Swap Live
Приложение для живой замены лиц в режиме реального времени. Отлично подходит для веселых трансляций и стримов.
Особенности Face Swap Live:
- Работает в режиме Live
- Замена лица на видеочате
- Дополнительные 3D маски и эффекты
Есть множество забавных режимов: поменять лицо со звездой, стать мультипликационным героем, примерить маску зверя, инопланетянина и т.д.
В целом это скорее развлекательное приложение, чем полноценный инструмент для дипфейков. Но может послужить прекрасным вариантом для шуток и веселья в компании или онлайн.
DeepFaceLab - профессиональный софт для ПК
DeepFaceLab - лучшее бесплатное приложение для создания дипфейков на компьютере. Это профессиональный инструмент, позволяющий получить максимально реалистичные результаты, но требующий определенных навыков владения.
Установка и настройка
DeepFaceLab можно бесплатно скачать на GitHub и установить на компьютер под управлением Windows, Linux или MacOS. Программа работает через командную строку и конфигурационные файлы.
Минимальные системные требования:
- Видеокарта Nvidia с поддержкой CUDA
- Не менее 8ГБ оперативной памяти
- Процессор Intel Core i5 или аналогичный
После запуска необходимо выполнить предустановку моделей и настроить конфиг-файлы под свою систему. Это займет порядка 30 минут.
Подготовка фото и видео
Для обучения нейросети потребуются фотографии лица в хорошем качестве. Рекомендуется сделать около 300-500 кадров под разными углами с разным выражением лица.
Также нужно подготовить видео, в которое будет заменить лицо. Оптимальная длительность - 3-5 минут, с четким изображением лица крупным планом.
Запуск обучения нейросети
На этапе обучения DeepFaceLab анализирует подготовленные фотографии и создает цифровую 3D-модель лица.
Процесс обучения может занимать от 6 до 24 часов в зависимости от мощности компьютера. После его завершения будут доступны предобученные модели для использования.
Выполнение рендеринга дипфейка
На заключительном этапе происходит непосредственно замена лица в видео. Выполняется пошаговый просчет каждого кадра и наложение подготовленной цифровой модели.
В зависимости от длительности и качества видео процесс может занять от 30 минут до нескольких часов.
Настройка цветокоррекции
После рендеринга часто требуется дополнительная цветокоррекция дипфейка - выравнивание цвета лица, теней, освещения. Это позволит сделать видео максимально реалистичным.
Другие полезные инструменты
В DeepFaceLab также есть функции для работы с фоном, прической, положением лица. Их применение позволит добиться еще более качественного и правдоподобного дипфейка.
Выбор оптимальных параметров
Для достижения максимального качества дипфейка в DeepFaceLab необходим правильный подбор настроек и параметров: размер входных изображений, количество итераций обучения, выбор модели нейросети и так далее.
Оптимальные значения зависят от конкретной задачи и аппаратной конфигурации ПК. Их поиск требует определенных знаний и навыков.
Автоматизация рутинных операций
Большинство этапов работы с DeepFaceLab - это запуск скриптов и ручное переключение между режимами в командной строке.
С помощью дополнительных утилит можно частично автоматизировать эти процессы для ускорения работы.
Интеграция с другими инструментами
Для пред- и постобработки медиафайлов удобно использовать сторонние видеоредакторы и графические приложения.
DeepFaceLab поддерживает импорт/экспорт данных в популярные форматы, что позволяет легко интегрировать его с другим ПО.
Работа над ошибками и артефактами
Иногда в готовом дипфейке могут возникать различные визуальные артефакты: деформации, нестыковки, мерцания.
Их можно попытаться исправить, изменив настройки нейросети, количество итераций или параметры видео.
Повышение производительности
Для ускорения работы DeepFaceLab имеет смысл использовать более производительное железо: видеокарты последнего поколения, многоядерные процессоры, ОЗУ объемом 32-64Гб.
Это позволит существенно сократить время обучения нейросетей и генерации дипфейков.
Улучшение качества изображений
Качество фотографий для обучения нейросети и исходного видео напрямую влияет на реалистичность конечного дипфейка.
Поэтому имеет смысл использовать оригинальные изображения высокого разрешения без сжатия и артефактов.
Расширение базы обучающих данных
Чем больше разнообразных фотографий будет использовано для обучения нейросети, тем лучше она сможет воссоздать мимику лица при генерации дипфейка.
Стоит добавлять снимки с разным освещением, ракурсами, эмоциями, прическами, аксессуарами.
Сравнение разных моделей нейросетей
В DeepFaceLab есть возможность выбора между различными архитектурами нейросетей: SAEHD, Quick96, DF, FAE и другими.
Их сравнение на одних и тех же тестовых данных позволит определить оптимальный вариант для конкретных задач.
Анализ промежуточных результатов
На этапах обучения и генерации дипфейков DeepFaceLab сохраняет большое количество временных файлов с промежуточными результатами.
Их анализ дает понимание работы алгоритмов и помогает настраивать процесс для повышения качества.
Создание оптимизированных моделей
На базе предобученных нейросетей из DeepFaceLab можно создать собственные оптимизированные модели для конкретного человека или группы людей.
Это позволит существенно ускорить последующее создание дипфейков при периодическом использовании.
