AI 使 Deepfakes 变得简单：深入了解 FaceFusion

近年来，数字媒体领域充斥着一个看似来自科幻小说的术语：“深度造假”。我们远远超越了 2004 年 JibJab 电子贺卡的卡通剪纸动画——真人视听娱乐的最先进水平是如此逼真，以至于区分伪造的内容和真实的镜头变得越来越困难。

与使用任何工具一样，意图很重要。虽然深度假货经常被认为是对政府、企业和名人的威胁，但在视频中交换或改变面孔并不一定是邪恶的。也许这就是艺术。也许这很有趣。

这也不一定是容易做到的。存在许多工具，但大多数要么很复杂，要么产生的结果低于标准。

输入 FaceFusion。该工具可在视频中提供无缝的人脸融合，并因其可访问性、速度和生成逼真的深度假货的能力而脱颖而出。数字艺术家必须为每个视频费力地绘制、匹配或训练换脸器的日子已经一去不复返了。FaceFusion 的自动检测功能可立即交换面孔，将用户友好性与效率结合起来。

持怀疑态度？这是我们在短短几分钟内创建的视频，只需点击几下：

随着现实和数字创作之间的界限变得越来越模糊，像 FaceFusion 这样的工具最终要求我们对数字内容的看法发生范式转变。你不能总是相信自己的眼睛。本文深入研究 FaceFusion，检查其功能、安装过程以及与 Windows 和 Mac 平台的兼容性。

背景

几个世纪以来，一个角色出现在另一个角色的脸上一直是讲故事的主要内容。“深度伪造”的起源可以追溯到早期的电影和摄影。从 1960 年的法国电影《无面之眼》到 1997 年的《变脸》，再到《碟中谍》系列，操纵图像和动画的技术随着科技的发展而不断发展。

这曾经是一个手动和劳动密集型的过程，早期的深度赝品经常会出现特征错位或光照和纹理明显不一致的问题。然而，神经网络和机器学习的引入将这种实践带入了一个新时代。

“deepfake”一词是“深度学习”和“fake”的融合，概括了这项技术的本质。使用深度学习算法，计算机将图像或视频叠加到现有的源材料上。

随着技术的进步，深度赝品的真实性和制作难度也在不断提高。新工具使创作过程民主化，将好莱坞特效店的功能带到家庭和办公室。

FaceFusion 概述

FaceFusion 专为视频深度伪造而设计，旨在使日常计算机用户能够获得以前为那些拥有强大计算能力和专业知识的人保留的结果。

FaceFusion 的主要功能包括：

• 与顶级面部增强算法集成。




• 提高整个视频质量的帧增强器。




• 处理灵活性，可选择 CPU 或 GPU 使用。




• 为初学者和专家量身定制的用户友好界面。

FaceFusion 的准确性很大程度上归功于“insightface”算法，该算法可以自动精确地检测和替换复杂的面部特征，从而在很大程度上实现了该过程的自动化。（那些熟悉 Deepfakes 的人可能会认为 Insightface 是 Roop 背后的引擎，Roop 是一种用于图像换脸的著名工具，Decrypt 之前对此进行过深入审查。）

Insightface 的一个初始限制是其 128x128 默认分辨率，这是开发人员出于道德原因设置的限制。然而，高级用户已经规避了这一限制，并进一步将insightface与其他面部增强算法（如GPFGan或Codeformer）结合起来。FaceFusion 开发人员还集成了“opennsfw”库，可以防止生成显式内容。

将所有内容放在一起，用户可以优化输出以产生锐利、清晰的面部。这种方法不仅提高了质量，而且显着减少了处理时间。