（AI智能视频换脸器软件）是一款非常流行的视频换脸器软件。相信大家最近看短视频的时候，会发现各种原创变脸视频。其实都是通过这个软件来完成的。感兴趣的朋友不要错过。欢迎来到下载 体验。

软件特点

可以在几分钟内从图像集和视频轻松创建包含数千张图像的强大、多样化的数据集。

通过发布频繁的损失值和训练预览，可以很容易地实时观察到经过训练的 AI 的进度。

通过自动分割、转换和拼接视频帧，减少了将视频中的人脸转换为单个按钮过程的任务。

特征

先简单介绍一下三个模块

1.GET : 获取数据集。在这一步中，你的素材视频会被逐帧切割成图片，程序会自动识别并提取图片中人物的面部数据。

2.训练：训练模型。机器会根据第一步生成的数据集，自动为你训练模型进行人脸替换。

3.：要生成视频，这一步是整个实验中最神奇的部分。它可以根据你训练的模型替换给定视频素材中人物的面部，最终生成替换后的视频。

使用说明

一种

1.在开始实验之前，请确保您的机器硬件符合要求。内存建议8GB以上，如果小于4GB……建议你在做这个实验之前升级配置。因为模型训练过程需要依赖GPU，所以你的显卡必须至少有4GB的显存，否则程序可能无法运行。

环境建设

1.你需要安装的第一件事就是这个应用程序，它可以让你像傻瓜一样改变你的脸。点击链接进入官网。安装过程中没有什么值得特别强调的，我们略过。

2.接下来是GPU相关的CUDA8智能看脸软件下载，选择对应的系统版本进行下载安装。在安装方式上，建议大家使用exe[local]的本地安装方式，exe[]....的安装方式可能会有点慢。默认情况下，CUDA 会自动为您将其添加到环境变量中。如果没有，请手动添加。这一步非常重要。

指示

1.第一步，生成数据集

首先创建一个fake文件夹并将素材视频存放在其中

让我们用A和B来区分这两个小姐姐。按照提示，填写素材路径，点击，然后无需任何操作，等待程序运行即可。您将在 fake 文件夹中看到一个额外的 -A 目录，这是我们稍后训练模型所需的数据集。生成A的训练集后，重复此步骤生成B的训练集。至此，我们的第一步就结束了。

2.第二步，训练模型

在开始这一步之前，您需要在 fake 文件中创建一个模型目录，其中将存储模型文件。和之前一样，依次填写文件夹路径，以下参数不需要修改，使用默认配置即可。点击TRAIN，等待程序初始化，会弹出一个预览框。这个时候，你几乎可以高枕无忧了。一开始你会发现预览框最右边的那一栏会很模糊，没关系，模型刚刚开始训练。Loss A 和 Loss B 代表模型的差值。我们不需要关注数值生成的原理。你只需要知道两者之间的差异越小，模型训练得越好。

训练模型是一项耗时的任务。以我为例，每个数据集包含大约 350 张面部图像。训练约 13 小时后，差异稳定在 0.1% 左右。如果想要更好的结果，建议每个数据集不要少于500张图片。至于如何确定数据集的大小，可以看上面的例子图A。图中的360代表-A的数据量。

值得一提的是智能看脸软件下载，训练进度会实时保存，也就是说你可以随时暂停训练。在预览窗口中输入英文小写字母q保存退出。如果下次还想继续训练，打开后点击 TRAIN 就可以了。

3.第三步，开始运行

在模型中填写我们之前训练的模型路径，在视频中填写要替换的视频路径。可以在 fake 文件中看到生成的 swap.mp4 文件，我们来截个视频看看它是如何工作的。

常见问题

如何将A视频的人脸换成B视频？

采取以下步骤：

1.收集A和B的面

因为是视频，所以需要使用一些特殊的技巧，将视频转换成图片，比如10s的视频，可能有几百张图片，然后在几百张图片中找到一张有人脸的，在最后，都被截成一样大小，比如256*256的人脸图片

2.训练模型，A->B

有了A的256*256面和B的256*256面，通过一些特殊的技巧，可以找到这两个面的联系。图片越多，连接就越紧密。找到关系后，将其保存为模型。这个模型的作用就是给A的脸，输入到模型中，模型就会给B的脸

3.换脸

如果找到A的视频，还是转成图片，还是要找有脸的图片。把这些图片丢进第2步得到的模型中，就可以得到替换成B脸的图片。最后把所有的图片组合成一个视频，换脸就完成了。

变更日志

- 自动更新

-添加了图像数据集

- 修正了一个没有脸的错误

- 添加了合并选项

-升级到.5、CUDA9