教你用python视频聊天换脸伪装成别人

AI换脸大家不感到陌生了，前段时间抖音里出现了很多经典电视剧的主角被人换脸，引起了网友们的一阵热议，于是小编也搜集了换脸相关技术文献，发现python不仅可以更换视频中的人脸，还可实时将视频聊天摄像头中的人脸换成别人，也就是说使用此技术，你微信视频聊天的好友可能不是本尊，所以大家要警惕了，即使视频聊天看到朋友问你借钱，也要慎重，多方确认，以免受骗。

好了，今天我们就来讲讲怎么实时更换摄像头中的人脸达到伪装者的目的，想看看效果，左边图片是摄像头实时抓取本尊的头像，右边是经过python实时换脸后输出到虚拟摄像头的影像，是不是看上去挺和谐的，好了，我们来讲讲怎么换脸吧。

安装要求

操作系统：Ubuntu 18.04或Win 10

NVidia fast GPU (GTX 1080, GTX 1080i, Titan,等)

Fast Desktop CPU (Quad Core or more)

Webcam 摄像头

操作步骤

一、下载项目代码

不要忘记使用--recurse-submodules参数来签出所有依赖项。在Windows中，您可能需要安装 Git客户端。

$ git clone --recurse-submodules https://github.com/alew3/faceit_live3.git

将'vox-adv-cpk.pth.tar'下载到/ model文件夹

您可以在以下位置下载它：

google-drive，地址为

https://drive.google.com/open?id=1PyQJmkdCsAkOYwUyaj_l-l0as-iLDgeH

或者

yandex-disk。地址为

https://yadi.sk/d/lEw8uRm140L_eQ

二、安装NVidia深度学习驱动程序库

安装最新的Nvidia视频驱动程序，然后安装深度学习基础架构：

NVidia CUDA 10.1驱动程序 -2.6GB下载！下载地址：

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

CUDA 10.1的cuDNN版本-您需要注册才能下载，下载地址：

https://developer.nvidia.com/cudnn

其他版本可能会起作用，但我尚未对其进行测试。

三、安装Anaconda环境

下载并安装Anaconda，下载地址：

https://www.anaconda.com/distribution/

创建Anaconda环境并安装要求

$ conda create -n "faceit_live3" python=3.8

$ conda activate faceit_live3

$ conda install pytorch=1.4 torchvision=0.5 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

$ pip install -r requirements.txt

四、设置虚拟摄像头

?windows版本设置如下：

设置虚拟摄像机以进行流传输

下载并安装OBS Studio for Win，下载地址：

https://obsproject.com/download

然后按照页面上的说明安装OBS Virtual CAM插件，下载地址：

https://github.com/CatxFish/obs-virtual-cam/releases

安装Virtual CAM之后。

创建一个场景

将“窗口捕获”项添加到“源”中，然后选择“流窗口”

右键单击并选择过滤器，然后单击“ +”并选择虚拟摄像头，将过滤器添加到Window Capture中。

从工具菜单启动虚拟摄像头

打开Firefox并加入Google Hangouts对其进行测试，请不要忘记从设置下的“相机”选项中选择OBS CAM。

?Linux版本设置如下

要使用伪造的网络摄像头功能通过我们的视频流参加会议，我们需要插入v4l2loopback内核模块以创建/ dev / video1。按照（https://github.com/umlaeute/v4l2loopback）上的安装说明进行操作，然后让我们设置伪造的网络摄像头：

$ git clone https://github.com/umlaeute/v4l2loopback.git

$ make && sudo make install

$ sudo depmod -a

$ sudo modprobe v4l2loopback devices=1

$ sudo modprobe v4l2loopback exclusive_caps=1 card_label="faceit_live" video_nr=1

$ v4l2-ctl -d /dev/video1 -c timeout=1000

如果您已经在/ dev / video1上运行了网络摄像头，请更改上面的video_nr

要检查一切是否正常，请尝试运行mp4来生成/ dev / video1视频（将ale.mp4替换为您自己的视频）。

$ ffmpeg -re -i media/ale.mp4 -f v4l2 /dev/video1 -loop 10

并查看

$ ffplay -f v4l2 /dev/video1

在Ubuntu 18上，我必须对v4l2loopback.c的源代码进行较小的更改才能使环回正常工作。如果上述方法不起作用，您可以在运行make之前尝试此更改：

# v4l2loopback.c

from

#if LINUX_VERSION_CODE >= KERNEL_VERSION(2, 6, 29)

to

#if LINUX_VERSION_CODE >= KERNEL_VERSION(3,7,0)

您还可以检查/ dev / video *设备：

$ v4l2-ctl --list-devices

$ v4l2-ctl --list-formats -d /dev/video1

?Mac支持

不幸的是，Apple和NVidia已停止合作，并且Mac不再提供CUDA支持。在Mac上，这将非常慢，因为所有内容都将在不支持GPU的CPU上运行。

将/media要播放的jpg / png图像放入目录。仅有一张脸的方形图像可以填充大部分空间，效果更好。

五、运行程序

$ conda activate faceit_live3

$ python faceit_live.py

参量

--system #操作系统 win or linux (默认是win)

--webcam_id # 网络摄像头的videoid 例如 0 如果是 /dev/video0 (默认是 0)

--stream_id # linux环境下专用 设置/dev/video number to stream to (默认是1)

--gpu_id # 多个GPU设置 选择哪个GPU去运行(默认是0)

例子：

$ python faceit_live.py --webcam_id 0 --stream_id 1 --gpu_id 0 --system linux

运行时的快捷键

B - cycle previous image in media folder

N - cycle next image in media folder

C - recenter webcam and create a new base image

T - option to alter between 'Relative' and 'Absolute' transformations mode

Q - to quit and close all Windows

六、总结

为了获得更好的效果，请在启动程序或按C时查看网络摄像头，因为这将从您的脸部创建用于变换的基础图像。移近并靠近摄像头，以找到理想的距离以获得更好的效果。

七、常见问题

▲慢

如果运行缓慢，请使用nvidia-smi命令检查其是否在GPU上运行。Windows任务管理器无法正确报告GPU使用情况。（将C：\ Program Files \ NVIDIA Corporation \ NVSMI添加到Windows路径中以找到命令）。

▲错误

如果在LINUX下收到以下错误，则表明您尚未启动v4l2loopback。

cv2.error: OpenCV(4.2.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/resize.cpp:4045: error: (-215:Assertion failed) !ssize.empty() in function 'resize'

▲多GPU

如果您有多个GPU，则可能需要设置一些环境变量：

# specify which display to use for rendering (Linux)

$ export DISPLAY=:1

# which CUDA DEVICE to use (run nvidia-smi to discover the ID)

$ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 (LINUX)

或者

$ SET CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 (WIN)

好了，如果有什么问题请留言给我或关注我私信我。