FaceSwapは、ディープラーニングに基づいた顔交換ツールで、画像や動画内の顔を認識して交換できます。

FaceSwap - 深層学習顔交換ツール

プロジェクト概要

FaceSwapは、深層学習技術を利用して、画像や動画内の顔を認識し交換するツールです。このプロジェクトはオープンソースであり、Windows、Linux、MacOSなどの複数のオペレーティングシステムで実行できます。

プロジェクトの趣旨

FaceSwapプロジェクトには、明確な倫理基準と使用趣旨があります。

ポジティブな用途

• AI技術の実験と発見のため
• 社会的または政治的な評論
• 映画制作
• その他、倫理的かつ合理的な用途
• AIを直接学びたいすべての人に教育と経験を提供

禁止用途

• 不適切なコンテンツの作成に使用しないこと
• 同意なしに、または使用を隠蔽する意図で顔を交換しないこと
• 違法、非倫理的、または疑わしい目的で使用しないこと

技術的特徴

システム要件

• Pythonプログラム
• 複数のオペレーティングシステムをサポート（Windows、Linux、MacOS）
• 最適なパフォーマンスを得るには、最新のGPUとCUDAのサポートが必要
• DirectML（Windows）およびROCm（Linux）を介して、多くのAMD GPUをサポート

主要機能モジュール

1. 顔抽出：元の写真から顔を抽出
2. モデル訓練：抽出された顔に基づいてモデルを訓練
3. 顔変換：訓練されたモデルを使用して顔交換を実行
4. GUIインターフェース：グラフィカルユーザーインターフェースを提供

使用フロー

基本ステップ

1. 素材収集：写真や動画を準備
2. 顔抽出：元の写真から顔を抽出
3. モデル訓練：抽出された顔でモデルを訓練
4. 変換適用：モデルを使用してソース素材を変換

コマンドライン操作

顔抽出

python faceswap.py extract

このコマンドは、srcフォルダから写真を抽出し、顔をextractフォルダに抽出します。

モデル訓練

python faceswap.py train

このコマンドは、2つの顔画像を含むフォルダを使用して訓練を行い、訓練されたモデルはmodelsフォルダに保存されます。

顔変換

python faceswap.py convert

このコマンドは、originalフォルダから写真を取得し、新しい顔をmodifiedフォルダに適用します。

GUIインターフェース

python faceswap.py gui

動画処理

以下の方法で動画を処理できます。

python tools.py effmpeg -h

または、ffmpegを使用して動画を写真に変換し、画像を処理してから、画像を動画に変換し直します。

プロジェクトアーキテクチャ

主要モデル

• Phaze-Aモデル
• Villainモデル
• Unbalancedモデル
• OHRモデル
• DFL-H128モデル
• DFakerモデル

コアコンポーネント

• FANアライナー
• MTCNN検出器
• GUIインターフェース

ヘルプの入手

ドキュメントリソース

• INSTALL.md：完全なインストール手順
• USAGE.md：詳細な使用説明
• すべてのスクリプトには-h/--helpオプションがあります

機械学習の原理

FaceSwapは、深層学習とニューラルネットワーク技術に基づいて動作します。簡単に言うと、以下の方法で動作します。

• 訓練データ + 試行錯誤 = 学習プロセス

コンピュータは、大量の訓練データを通じて顔を認識し、形作る方法を学習します。これは、ニューラルネットワークの深層訓練を含む複雑な機械学習プロセスです。

技術的背景

顔交換技術が最初に開発および公開されたとき、それは画期的であり、AI開発の大きな一歩でした。「deepfakes」以前は、これらの技術は黒魔術のようで、すべての内部動作原理を理解できる人だけが実践できました。FaceSwapの登場により、数学、コンピュータ理論、心理学などの博士号を持っていなくても、誰でもAI開発に参加できるようになりました。

注意事項

• 既存のモデルを再利用する方が、ゼロから訓練するよりもはるかに高速です
• 訓練データが不足している場合は、類似した人から始めて、データを切り替えることができます
• このプロジェクトは倫理基準を厳守し、不適切な使用に対しては一切容赦しません
• 関連するすべての実行コードの問題は、FaceSwapフォーラムで提起する必要があります