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项目名称:Rope项目功能:AI换脸项目简介:一个基于AI的换脸工具,它使用了insightface的inswapper_128模型,并提供了一个方便的图形用户界面。◉换脸速度快,支持图片和视频的换脸◉可以处理面部遮挡,增加真实感◉可以使用多种超分辨率算法,提高换脸的清晰度◉可以调整面部相似度,方向,颜色等参数◉可以使用不同的遮罩功能,如边缘,差异,自动遮挡,面部解析,文本遮挡等项目地址:

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Swapface 1.5.0 新版一键AI视频图片换脸神器

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DeepFake换脸诈骗怎么破?让他侧个身

DeepFake换脸诈骗怎么破?让他侧个身DeepFake被用到了电信诈骗里,该怎么破?让他转过头,看看他的侧脸就好了。DeepFake一直以来都存在着这样一个漏洞:当伪造的人脸完全侧着(转90°)时,真实性就会急剧下降。为什么会出现这样的结果呢?外网有这么一篇文章,解析了为什么在侧脸的情况下,面部伪造的效果大打折扣。侧脸失真的原因横向限制使用DeepFake换脸,当人脸是侧角度时,真实性会急剧下降。这是因为大多数基于2D的面部对齐算法,视捕捉到侧视图的特征点数量仅为主视图的50%-60%。以“JointMulti-viewFaceAlignmentintheWild”中的Multi-viewHourglass面部对齐模型为例。通过从面部识别特征点,以此为学习数据来训练模型。从图中可以看出,正面对齐时识别到68个特征点数量,而在侧面对齐时,仅仅识别到39个特征点数量。侧面轮廓视图隐藏了50%特征点,这不仅会妨碍识别,还会干扰训练的准确性以及后续人脸的合成。DeepFake专家SiweiLyu博士表示:对于当前的DeepFake技术来说,侧脸确实是一个大问题。面部对齐网络(facialalignmentnetwork)对于正面效果非常好,但对于侧面效果不太好。这些算法有一个基本的限制:如果你只覆盖你的脸的一部分,对齐机制就可以很好地工作,并且在这种情况下非常强大,但是当你转身时,超过一半的特征点丢失了。普通人影像资料“沙漠”换脸要达到比较逼真的效果,还得经过大量的训练,这意味着需要有足够的训练数据。外网就有人通过训练大量的数据,将杰瑞·宋飞人脸替换到到《低俗小说》(1994)中的场景中。获得的侧脸图像也很难看出破绽:但是达到如此逼真的效果,是经过了大量数据的训练,在上述这个例子中,电视节目“Seinfeld”就为此次训练提供了长达66个小时的可用镜头。而相比之下,除了电影演员之外,普通人的影像资料都少之又少,并且在平时拍照记录时,很少有人会记录完全呈90°的侧脸照。因此,通过DeepFake伪造的人脸很轻易就在侧脸时露出破绽。也有网友在HackerNews上调侃道:最近去一家不知名的银行办了张卡,竟然需要我的侧身照,当时我还很疑惑,现在我终于知道为什么了。用手在面前晃动也可以识别伪造的脸视频通话时判断对方是不是DeepFake伪造的,除了通过侧脸判断,还有一个小方法:用手在面前晃动。如果是伪造的人脸,手与脸部图像的叠加可能会出现错乱,并且手在晃动过程中会出现延迟现象。在换脸寡姐和X教授时,手和面部叠加发生错乱实时的DeepFake都会面临这样一个问题:需要将真实的遮挡物叠加到不真实的面部图像上,一般称这个操作为“遮罩”或“背景去除”。并且,实时DeepFake模型需要能够根据要求随意执行抠图,达到可令人信服的水平。但往往也会有很多混淆的遮挡物来影响“抠图”的过程,比如说具有人脸特征的遮挡物会给模型造成“困扰”,使其“抠图”过程很难进行。用手在伪造的脸前晃动,遮挡物的快速移动会给“抠图”带来很大的困难,从而造成很大的延迟,并且会影响叠加的质量。OneMoreThin...PC版:https://www.cnbeta.com/articles/soft/1302831.htm手机版:https://m.cnbeta.com/view/1302831.htm

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