DeepFaceL ab 與DeepFaceLive基于Ivan Perov等人在2020年發(fā)布的論文DeepFaceLab: Integrated, Flexible and Extensible Face-Swapping Framework，項(xiàng)目創(chuàng)立者也是Ivan Perov，開源在GitHub上。

DeepFaceLab可應(yīng)用于視頻，DeepFaceLive則可應(yīng)用于直播實(shí)時(shí)換臉。

由于技術(shù)上相似，本文主要介紹前者。

DeepFaceLab使用Python編寫，基于Tensorflow框架，對(duì)于硬件要求不高，在2GB顯存甚至核顯下也可運(yùn)行。

DeepFaceLab 的工作原理主要是分解視頻成幀、人驗(yàn)位與關(guān)鍵點(diǎn)定位后提取人臉特征進(jìn)行換臉與特征融合，再將圖像的人臉特征與原始視頻楨洗行融合后合成視頻，其主要特點(diǎn)和功能如下：(1)數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備。

DeepFaceLab提供了數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備工具，用于收集和準(zhǔn)備用于訓(xùn)練的真實(shí)圖像和相應(yīng)的合成圖像。

這些圖像用于訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，以提高合成圖像的質(zhì)量和道真度。

(2)模型訓(xùn)練和優(yōu)化。

DeepFaceLab 支持訓(xùn)練和優(yōu)化深度學(xué)習(xí)模型，例如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。

它提供了多種訓(xùn)練算法和參數(shù)選項(xiàng)，可以根據(jù)需要進(jìn)行模型訓(xùn)練和優(yōu)化，以獲得更好的合成效果。

(3)人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和對(duì)齊。

DeepFaceLab 包含人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)和對(duì)齊工具，用于定位和提取人臉的重要特征點(diǎn)。

這些關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)于后續(xù)的特征提取和合成操作非常重要。

(4)人臉合成和換臉。

DeepFaceLab支持人臉合成和換臉操作，可以將一個(gè)人的臉部特征合成到另一個(gè)人的臉上，實(shí)現(xiàn)逼真的人臉合成效果。

(5)后期處理和優(yōu)化。

DeepFaceLab 提供了一些后期處理和優(yōu)化選項(xiàng)，例如圖像融合、顏色校正和光照處理等，以改善合成圖像的質(zhì)量和真實(shí)感。