（一）獲取人臉數(shù)據(jù)
需要準(zhǔn)備圖片數(shù)據(jù)：兩個不同的人臉，各種表情，數(shù)量越多越好，約1萬張以上會有比較好的替換效果。
一般采用的方法是從視頻中截取，操作如下：
首先下載視頻（本例用風(fēng)行播放器下載）。
剪切視頻片段（本例用愛剪輯）。
因為目的是為了截取人臉部，所以剪切的視頻片段很講究。
視頻分辨率要高清（否則截取的人臉像素太低）；片段中目的人臉比較大、突出、最好就是只有他自己一個人鏡頭特寫的視頻片段。
從視頻中截取圖片（本例用Ffmpeg軟件）。
此時得到有目的人臉的一張張圖片。
然后，需要刪除不需要的圖片（如有非目的人臉的，這就是數(shù)據(jù)清洗）。
然后寫幾行代碼檢測圖片中的人臉并截?。ɡ肙penCV）。
檢測并截取的人臉（用于輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練提取特征）。
人臉替換的效果非常依賴于這些截取到的人臉圖片的質(zhì)量：
如果截取的人臉包含了過多的干擾部分，那么替換效果就很差。
一直重復(fù)前面的步驟，直到獲取足夠多的人臉（兩個需要互換的人臉）。
然后再寫幾行代碼修改人臉圖片的寬高為統(tǒng)一大小，如256x256；
因為輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練的圖片寬高需要一致。
（二）進行模型訓(xùn)練
接下來，開始進行漫長的訓(xùn)練：
一般需要，一萬張圖片，訓(xùn)練100萬次，才有比較好的替換效果；
我計算了一下時間，普通i7-PC，訓(xùn)練一次約44s，100萬次需要運行約1.2萬小時，約500天；玩不起（本例訓(xùn)練了1000次）。
深度學(xué)習(xí)漫長的訓(xùn)練過程；
本例代碼是利用深度學(xué)習(xí)框架keras（backend is TensorFlow）構(gòu)建CNN；
訓(xùn)練完成之后，得到換臉模型；
（三）進行視頻人臉替換
?接下來進行視頻人臉替換；
?通俗點說就是通過提取面部的特定結(jié)構(gòu)，如眼睛、鼻子、嘴巴的位置，顴骨、下巴、臉頰的形狀；
?然后按照這些特征點做替換；
?前面訓(xùn)練的模型，已經(jīng)有了兩個不同的人臉的特征；
?就目前了解的信息來說，通過深度學(xué)習(xí)替換人臉這一技術(shù)相對于工業(yè)使用的人臉表情提取技術(shù)，優(yōu)勢是大大降低了使用門檻，但是遠遠還做不到以假亂真的完美效果；
接下來，仍然使用愛剪輯工具，從一段視頻，如電影中截取用于替換人臉的一個視頻片段；
截取的視頻片段也是需要精心挑選的：需要有利于檢測到被替換的人臉。
例如，截取的視頻中同時出現(xiàn)在鏡頭中人臉太多、人臉太小等都不利于檢測。
再利用ffmpeg工具，把需要被替換人臉的視頻按原幀速截取成每一張圖片；
注意：一定要按原幀速截取，否則后面替換人臉后再合成視頻會失幀。
接下來，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行人臉替換。
輸入數(shù)據(jù)：上一步截取的每一幀圖片；
輸出數(shù)據(jù)：人臉被替換后的每一幀圖片；
簡單點說，替換原理如下：
1.從原圖片中，檢測到人臉（用OpenCV），截取人臉部分；
2.把截取的人臉部分（人臉圖片）輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行替換，得到一個新的人臉(圖片)；
3.再把新人臉（圖片）替換原圖片中的人臉；
4.然后，進行圖片“消邊”、模糊等圖片處理；因為原圖人臉和新人臉，雖然尺寸一致，
但畢竟不是同一張圖片，新圖片（人臉）替換到原圖片之后，會有明顯的“邊”，無法
完全融入到原圖中，所以需要處理；這是數(shù)字圖像處理技術(shù)了；
5.如此重復(fù)，知道每一張圖片的人都替換完成；
從上面的人臉替換原理可以知道，換臉效果受到以下幾個因素的影響：
?1、從原圖片截取的人臉（圖片）不能有過多的干擾像素。最理想的是截取的僅僅只有面部。
?2、訓(xùn)練的模型效果要非常好。這受到訓(xùn)練數(shù)據(jù)（圖片）的質(zhì)量、數(shù)量、尺寸大?。ㄔ酱笤胶?，但是會變慢）和訓(xùn)練次數(shù)（時間）的影響。
?3、要有很好的數(shù)字圖像處理技術(shù)。替換人臉后，新臉（圖片）不能很好與原圖背景（人物）融合的處理，包括“消邊”、模糊、融合等處理。
?4、要有很好的人臉檢測技術(shù)。因為OpenCV的人臉檢測功能準(zhǔn)確率并不是100%的，所以存在有某些幀（圖片）沒有檢測到人臉，那么就不會替換人臉。
（四）合成替換了人臉的視頻
?最后一步：把替換了人臉的每一張圖片（每一幀）按原來視頻的幀速合成視頻（用ffmpeg工具）。
?這就是整個視頻人臉替換的操作和原理。
（五）分析-總結(jié).
?從整個替換人臉過程、原理可以知道，最終的效果極大的受到人臉檢測技術(shù)、圖像處理技術(shù)的影響。
?在理想情況下，單從AI替換人臉這個功能來說，有足夠多的、高質(zhì)量的人臉數(shù)據(jù)，足夠多次的訓(xùn)練，基于深度學(xué)習(xí)的方法替換人臉確實取得了很不錯的效果，如下圖：
上圖：特朗普基于原表情換成凱奇；下圖：反之；
?在整個視頻替換人臉應(yīng)用來說，除了通過AI替換人臉之外，還要受到訓(xùn)練數(shù)據(jù)收集、人臉檢測、后期圖像處理的極大影響，所以仍無法做到通用、實用。
?但是，也可以知道，如果基于某個非常必要的目的，因為單純的AI基于原表情換臉的效果還不錯，可以花時間、精力并掌握了圖像處理技術(shù)的話，理論上也是可以特定為某一段視頻換臉的。
（六）寫在最后
?突然發(fā)現(xiàn)，通用的視頻換臉項目沒有做成，卻做了一個“視頻打碼器”。。。。。。
?在即將寫完本文章的時候，因為本人的不放棄精神，發(fā)現(xiàn)了“新大陸”，更新的替換技術(shù)，很有可能會有更好的替換效果。接下來馬上進行研究，如果更好的效果，再寫一篇新文章，先定個題目：視頻換臉原理（進階）。
?最后，雖然吐槽不是很好的事情，但是偶爾輕微的吐槽一下就當(dāng)是記錄心情了：
?隨著研究這東西越久，越感覺像蚍蜉撼樹，大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)、強大的算力、枯燥的算法。。。。。。都不好弄啊。
?三年來，電腦不堪壓力第一次藍屏了，太慘了。
?完畢。
