Создатель серии роликов, в которых с помощью нейросети лица порноактрис были заменены на внешность знаменитостей, опубликовал на Reddit инструкцию для самостоятельного генерирования подобных видео.

Пользователь форума под ником deepfakeapp представил приложение для компьютера, с помощью которого можно создать ролики без знания основ программирования.

Юзер объяснил, что программа сначала обрабатывает два ролика отдельно (предварительно их нужно загрузить) и отчитывается о каждом этапе «тренировки». В основе сервиса лежит технология машинного обучения с помощью нейросетей.

В декабре 2017 года в сети появились фрагменты порнофильмов, в которых вместо лиц актрис появились голливудские звезды. «Участницами» видео для взрослых стали Скарлетт Йоханссон, Эмма Уотсон, Мэйси Уильямс, Тейлор Свифт и Галь Гадот. Тогда создатель роликов рассказывал, что использовал общедоступный инструмент TensorFlow от Google, стоковые фото и ролики, опубликованные в YouTube.

PS. Instructions:

Download CUDA 8.0 and store it’s bin folder in the PATH environment variable:

Default path on C: to “CUDA’s bin and library” are listed here. Select “New” if they are not added here, and enter the path manually.

Split some videos with your two desired faces into two sets of a few hundred frames each with a tool like FFMPEG. If you use FFMPEG, the command you want is: ffmpeg -i scene.mp4 -vf fps=[FPS OF VIDEO] “out%d.png”. After splitting, run both directories of split frames through the “Align” tool to produce training data

Switch to the “Train” tool, and input the paths of the training data produced in step 1 (it should be in a folder called “aligned”) as well as those of the encoder and decoders included in the “models” folder along with this project

Train until the preview window shows results you are satisfied with

Split the video to be faked into frames and run the “Merge” tool on them to create faked frames, which can then be remerged into a deepfaked video

Copy and reuse the same encoders for faster results in future fakes

Notes:

-Run fakeapp.bat to launch the app

-RuntimeError: module compiled against api version 0xc but this version numpy is 0xb is just a warning related to how the alignment libraries were installed, the app will run properly despite it appearing if no other errors occur

-It may take 30-45 seconds after pressing the Start button for the app to unpack and start the training/merging scripts the first time

-You can still quit training by focusing the training window and pressing “q”

-Paths to models/data must be absolute, not relative

Софт можно скачать вот отсюда: shorturl.at/clmnp