Вопрос или проблема
Я хотел бы создать глубокую фейковую модель конкретного человека (назовем его Стив). Затем я хотел бы иметь возможность загрузить видео любого случайного человека и заменить его лицо на лицо Стива.
На данный момент я заметил, что большинство систем глубоких фейков требуют наборов данных для человека A и человека B. Есть ли способ обучить модель только на человеке B и иметь обобщенную версию A, чтобы позволить любому быть входными данными?
Лучшие результаты вы получите, если обучите обе автоэнкодеры на конкретном человеке.
Вы также можете использовать другие изображения для первого автоэнкодера, чтобы сделать его пригодным для другого человека, но результаты будут не очень хорошими.
Ответ или решение
Для создания дипфейка с заменой лица на видео, важно понимать механизм работы моделей и требования к данным. Концептуально, если вы хотите заменить лицо произвольного человека (например, человека А) на лицо конкретного человека (в данном случае, Стива), вам придется учесть несколько факторов.
-
Тренировка моделей: Обычно для получения качественных результатов требуется обучать две автоэнкодера: один для головы целевого человека (Стива), а другой для головы заменяемого человека (А). Это связано с тем, что модели при обучении стремятся к минимизации различий между исходным и цельным изображениями. Если у вас есть достаточно данных о Стиве (лицо, выражения, различные ракурсы), вы сможете добиться реалистичной замены.
-
Обучение на данных: Если вы хотите, чтобы модель могла заменять лицо произвольного человека, лучшим вариантом будет обучить модель на обоих лицах. Если база данных для лица Стива достаточно большая, вы сможете использовать общие данные для лица А, чтобы достичь приемлемых результатов, но этот подход может привести к не таким высоким качественным результатам, как при использовании данных для обеих моделей.
-
Универсальность моделей: Есть теоретическая возможность создать "универсальную" модель для человека А, но она, вероятнее всего, потребует больше усилий в плане предобработки данных и настройки модели. Варианты включают использование генеративных моделей, которые могут генерировать изображения с определенными характеристиками, но это тоже потребует значительного объема данных и технических навыков.
-
Заключение: В идеале, для достижения наилучших результатов в создании дипфейка вам все же потребуется обучить модель для лица как Стива, так и произвольного человека. Если вы ограничены только лицом Стива, вы, вероятно, получите умеренные результаты с одним вариантом, но это потребует более сложной обработки во время видеообработки. Для достижения профессиональных стандартов рекомендуется использовать обе базы данных и, возможно, рассмотреть возможность использования уже существующих предобученных моделей или подходов, таких как GAN или специальные дипфейк фреймворки, которые уже оптимизированы для универсальности в заменах лиц.