安装
DeepFake估计很多人都听过，这是一个由deep learning实现的换脸工具，技术上相当可圈可点，但是由于隐私泄露等问题也被攻击的很厉害。这个工具的源头是FaceSwap，在github上有完整的源码和可用的GUI版本。源码解析我会另开一篇博客，这里先试试这个已发布的软件。
安装教程在这里。
总体而言安装和普通的软件安装没什么区别。
具体的使用上，这个工具有三个部分：
Extraction
Training
Convert
Extraction
Extraction，也就是提取，任务是提取输入的视频/图片中的人脸部分，并记录人脸的位置和特征点，如果有偏斜的话进行适当的角度转换。具体而言，一个完整的Extraction过程要分为三步，为 detection, alignment和mask generation。
detection,即侦测,是逐帧寻找食品中的脸；alignment即对齐，即定位图中脸的位置，方法是通过寻找“地标”，也就是一些特征点,这些特征点软件会自动记录在一个文件里面,该文件会参与后面神经网络的训练和Faceswap；mask generation是为了生成一系列mask，以判定图片中哪些是脸，那些是背景。
提取有两个主要目的：
生成一组面部文件，以及可选的路线文件和mask，以训练模型；
生成路线文件和mask以转换。
所谓路线文件，一个路线文件包含了工具在每一帧中获取的所有的脸的信息，特别是脸的位置和脸上68个特征点：
回到软件中，具体的操作方法是：
- 准备数据
input dir和output dir并不难理解，输入文件和输出文件。输入文件可以是一个视频或者包含一系列照片的文件夹。输出文件就是从输入文件中获取的face的特征信息。
- 附加选项
附加选项是用来使用不同工具进行detection、alignment和mask generation。作者推荐使用S3Fd和Fan用以detection和alignment，mask生成器则可以自选，但默认生成components和Extended。注意生成的mask越多越会增加系统的运算压力。
不同的mask生成器效果不一，具体不同不再赘述。
- 图片处理
直接使用作者给出的数值。
上述参数设置完成后可直接点击extract进行脸部抽取。
排序和清洗
如果视频中有很多人脸，工具会抽取出所有的人脸，这显然不是我们所期望的，我们只希望换掉自己关注的一部分人脸。因此可以使用作者给出的排序方法将所有人脸排序，然后删除我们不需要的人脸。
注意！可能消耗很多运算资源。
具体做法为为tools->sort。操作与前述抽取操作区别不大。
由于本文的测试部分仅进行了很少一部分数据的sample test，因此这部分暂时留白。
抽取结果
我从网上随便找了几张图片，最终给出的抽取结果如下所示：
