дип фейк приложение андроид
DeepFake
Описание для DeepFake
DeepFakes (a portmanteau of «deep learning» and «fake» ) are media that take a person in an existing image or video and replace them with someone else’s likeness using artificial neural networks.
DeepFake Video App— with the advent of deep structured neural networks to replace the painstaking work of video editing is able to computer algorithm.
This once again proves DeepFake app that allows you to insert your face in any passage of a Hollywood movie or any image video you want, not going into the intricacies of video processing.
Enjoy to replace your face with your dream hollywood movie. Enjoy to make most funny meme video or anything else you want and share with your lovely people.
Why you should use our DeepFake Video Editor App:
— Single Face Needed to make deep video or photo
— Auto Face Detection
— Auto Face Tracking
— Auto Face Replace
— Auto Face Adjust
— DeepFake Video Editor
— Export to GIF
— Very easy to use one single click
— Very easy to share
— Deep Face Swap
— Image To Video
— Deep Video Maker
— Image to Video Movie Maker
— Face Editor
— Face Video Editor
— Face Photo Editor
— DeepFake AI
Privacy
It has no any remote server connection to make deepfake. It is only work on your local device so there is no any transferring your data into remote machine. We care your privacy as ours.
If you face any problem, please kindly send to us the email. We are always happy to keep you in touch.
Enjoy 🙂
Лучшие приложения для создания дипфейков на Android
Наверняка вы уже много раз видели как у своих друзей, так и у известных людей в социальных сетях забавные видео, где их лица были вставлены в какой-то популярный фрагмент из фильма или мем. Такие видео, которые называются дипфейками, совсем недавно обрели огромную популярность среди пользователей со всего мира и вы тоже можете создать их прямо на своём смартфоне Android.
Лучшие приложения для создания дипфейков на Android
Совсем недавно мы писали о том, как создавать дипфейки в REFACE, сегодня же мы решили дополнить эту статью другими не менее популярными приложениями, позволяющими как создавать полноценные дипфейки, так и просто подставлять ваше лицо в баянистые статические мемы.
Кроме того, вы можете прочитать эту статью, где мы рассказываем о том, как создавать прикольные гифки из видео.
REFACE: face swap videos
Лучшее приложение для создания дипфейков на данный момент, позволяющее вам стать героем самых баянистых гифок или же полноценных видео с любимыми персонажами из фильмов и известными личностями, которыми потом можно будет удивить друзей в социальных сетях.
FaceApp
Отечественный редактор, позволяющий создавать прикольные дипфейки, менять свой возраст, пол, расовую принадлежность и любые черты лица, чтобы получить оригинальный результат, который точно не оставит равнодушными ваших друзей и знакомых.
Morphin – CGI GIF Studio
Созданное ещё в 2018-м году приложение, которое опередило своё время. Технически Morphin создаёт не совсем дипфейки, но получающийся результат очень их напоминает. Приложение включает в себя 3D-версии популярных мемов, в которые вы можете поместить свое лицо, получив прикольную гифку, где в роли главного персонажа будете выступать вы сами.
Deep Art Effects — Photo Art
Уникальное в своём роде приложение для создания дипфейков, которое работает не с видео, а с изображениями, превращая их в настоящие произведения искусства. Просто загрузите любую картинку или фото из своей галереи, выберите один из доступных стилей и позвольте искусственному интеллекту сделать своё дело.
Reflect: Реалистичная Замена Лица
Аналогичное предыдущему приложение от создателей популярного сегодня Reface, позволяющее вам стать героем своих любимых статических мемов, чтобы оживить свои переписки с друзьями в мессенджерах и социальных сетях этими забавными картинками.
Face Swap — Photo Face Swap
И напоследок, ещё одно приложение для создания дипфейков из фотографий, на которые вы сможете наложить кучу прикольных фильтров и эффектов, предварительно обменявшись лицами со своим другом на фотографии. Результат получается очень забавный, так что спешите его установить на свой смартфон!
Наше лицо в чужом теле: создаем крутой дипфейк — 3 лучших приложения 2021 года для видео
Deepfake – это специальная технология манипуляции с изображениями, позволяющая создать сфабрикованные фотографии, максимально приближенные к реальным. Впервые такие подделки были разработаны еще в начале 90-х, однако массово доступными они стали только сейчас. И сегодня отредактированные картинки активно используются мошенниками, папарацци и обычными пользователями соцсетей.
Немного о технологии
В основе Deepfakes лежит сложный искусственный интеллект, который генерирует изображения или звуки, создавая совершенно новые случайные образы. И чаще всего программа заменяет лицо человека чьим-то подобным.
Чтобы создать приложение, разработчики используют модели глубокого репрезентативного обучения, основанные на искусственных нейронных сетях.
На обычном компьютере создать качественный deepfake скорее всего не получится. Однако существуют приложения, позволяющие каждому попробовать данную технологию на себе и немного поиграть с различными изображениями.
Лучшие приложения и их использование
Чтобы не перебирать все приложения с технологией deepfake, можно воспользоваться нашей подборкой. Здесь перечислены лучшие ПО, с помощью которых можно сделать максимально реалистичную картинку на самом обычном компьютере или смартфоне. Полученные изображения следует использовать исключительно в исследовательских или развлекательных целях.
DeepFaceLab
Лучшим ПО для создания фотоподделок считается DeepFaceLab. Это бесплатная платформа для Windows, работающая на основе новейших нейронных связей. Она позволяет заменить лицо не только на фото, но и на видео. По статистике более 95% всех сфабрикованных видео создаются именно с помощью этой программы.
Посмотреть результаты можно на YouTube-каналах как Ctrl Shift Face, iFake и Shamook.
Чтобы воспользоваться DeepFaceLab, необходимо скачать утилиту на сайте GitHub. Однако следует учесть, что интерфейс программы достаточно сложный и без определенных технических знаний с ним не разобраться.
FaceApp
О приложении FaceApp, наверное, уже слышал каждый. Фото, сделанные в этой программе, стали вирусными в Инстаграм и Фэйсбук. С помощью FaceApp пользователи могут преобразить свое лицо до неузнаваемости: добавить улыбку, сделать его старше или младше и даже сменить пол.
В приложении есть как платные, так и бесплатные функции.
Пользоваться этой программой достаточно просто. Нужно лишь установить ее на телефон через PlayMarket и запустить. Далее нужно загрузить или сделать селфи и применить к нему понравившееся фильтры.
Zao – это бесплатная платформа для смартфонов, которая позволяет не только редактировать фото, но и монтировать видео. С ее помощью можно заменить собственный голос голосом любой знаменитости или наложить свое лицо на тело актера на сцене.
Редактируя фото, можно поменять прическу, одежду или макияж.
Максимальную популярность Zao приобрел в 2019 году. Тогда пользователи стали массово обмениваться смонтированными видео со своим лицом в популярных клипах из телепередач или фильмов.
FaceSwap
FaceSwap – программа для Windows, Mac и Linux с большими возможностями и функционалом. Для использования необходимо иметь хороший ПК с мощной видеокартой.
Также желательно обладать определенными техническими навыками. Однако, научившись в полной мере пользоваться FaceSwap, можно создавать максимально качественные и реалистичные deepfakes.
Doublicat
Очередное приложение для смартфонов с достаточно простым интерфейсом и неплохим функционалом. Всего за 5 секунд пользователь может наложить свое лицо на тело Бреда Питта или Анджелины Джоли. При этом выражение лица останется таким же, как у оригинала.
Возможности искусственного интеллекта постоянно расширяются и то, что раньше было только фантазией, сейчас стало реальностью. Примером этому являются многочисленные приложения с технологией deepfake. Они позволяют пользователям всего за пару кликов наложить свое лицо на тело любой знаменитости, получив максимально реалистичное изображение.
🎥 Делаем DeepFake на коленке: пошаговое практическое руководство
Сейчас термин стал общеупотребительным для обозначения алгоритмов и технологий картографирования лиц и изменения видео. Под DeepFake мы понимаем:
Хотя манипуляции с видео далеко не новое явление, за последние годы произошло два больших изменения:
Для создания DeepFake чаще всего используется две технологии, которые стоит рассмотреть немного подробнее.
При использовании GAN совместно обучаются две конкурирующие нейронные сети: «Дискриминатор» и «Генератор». Затем модель генератора создает искусственные изображения с использованием случайного шума, а дискриминатор обучается различать настоящие образцы и подделки. Если вы выровняете GAN с достаточно большим набором обучающих данных (человеческих лиц), он научится генерировать довольно реалистичные подделки.
Принцип работы GAN
Автоэнкодеры
Другой популярный подход – использование автоэнкодеров.
Если не вдаваться в подробности, основная идея метода заключается в том, что если у вас есть пара обучающихся отдельно (но с общим кодировщиком) автокодировщиков, два автокодера будут изучать лица как цели, так и источника. Декодер для цели затем можно комбинировать с общим кодировщиком. Если в кодер поступает исходное видео, но он подключен к декодеру для целевого, это генерирует синтетический выходной сигнал с подобием источников и характеристиками цели.
Мобильные приложения
Теперь мы последовательно разберем создание DeepFake на примере трех коммерческих мобильных приложений и сравним результаты.
Reface
На веб-сайте Reface говорится, что программа реализует «прорывную технологию AI/ML с использованием Generative Adversarial Networks», но никакой конкретики не приводится.
Приложение позволяет подставлять лица в одно из множества видео или выбрать собственное видео из интернета. Можно также обрабатывать и сохранять несколько лиц – это дает возможность повторно использовать их без импорта. Поскольку Reface распознает все лица в видео, можно установить отдельное лицо для каждого персонажа.
Большинство функций приложения доступно бесплатно, но чтобы избавиться от водяных знаков, придется оплатить подписку Pro.
Impressions
Приложение накладывает лица известных людей на записанные пользователем видео. Выбрав знаменитость, загрузите ролик, а программа создаст дипфейк-версию.
Impressions также включает каталог аудиозаписей из популярных фильмов и телесериалов, которые можно синхронизировать по губам. Приложение загружает и обрабатывает видео на своих серверах, поэтому для работы требуется подключение к Интернету.
Пока Impressions доступен только на iPhone или iPad, но компания-разработчик утверждает, что скоро появится версия и для Android. Приложение бесплатно при условии, что на клипах остается водяной знак.
Jiggy
Jiggy позволяет воспользоваться технологией создания дипфейков для развлечения. Приложение предлагает десятки танцевальных видео, в которые можно втиснуть свое или чужое лицо, загрузив фотографию. Jiggy также сканирует верхнюю часть тела, чтобы наложить ее на танцующего персонажа.
Как и Reface, Jiggy оживляет выражение и движения лица.
Приложения вроде Reface, Impressions и Jiggy позволяют легко попробовать модную технологию, не прибегая к программированию и вообще не вникая в технологические нюансы. Мы на этом не остановимся и далее рассмотрим более полное руководство по созданию DeepFake на коленке.
Делаем DeepFake при помощи модели движения первого порядка за 5 минут
Методология и подход
Модель отслеживает движения головы, разговоры, слежение за глазами и даже движения тела.
Пошаговое руководство
Чтобы сделать собственный DeepFake, мы используем бесплатный облачный сервис Google Colab . Он основан на Jupyter Notebook и предоставляет всё необходимое для машинного обучения прямо в браузере. Вам понадобится только аккаунт Google.
Шаг 1. Откройте в браузере файл ipynb и скопируйте его на свой Google Диск. Это заранее подготовленный алгоритм машинного обучения.
Шаг 2. Запустите первый процесс, чтобы скачать ресурсы и настроить параметры модели.
Шаг 4. При помощи второго скрипта можно протестировать алгоритм, используя заранее заготовленную коллекцию видео и фото. Выберите исходное изображение, запустите run и дождитесь результатов.
Шаг 5. Чтобы сделать собственное видео, вам потребуется перетащить в папку проекта изображение и исходное видео для анимации.
Шаг 6. После этого скопируйте путь к ним, пропишите его в соответствующих полях третьего сценария и нажмите запуск.
Вуаля, Сталлоне уже требует от вас одежду, ботинки и мотоцикл:
Подводные камни
Представленный способ не универсален и может иногда выдавать неожиданные результаты. Учитывая личный опыт, приведем несколько рекомендаций:
DeepFaceLab
Для ознакомления с технологией создания DeepFakes или для развлечения вполне можно попробовать Reface или Impressions. Этих мобильных приложений хватит, чтобы подшутить над друзьями или сделать забавное видео. Если вы хотите чуть глубже разобраться в технологии, но без дорогого железа и многих часов рендера, стоит попробовать модель движения первого порядка для анимации изображений в Google Colab: алгоритм позволит поэкспериментировать с разными исходниками и параметрами, но также не требователен к ресурсам вашего компьютера. Для более серьезных манипуляций присмотритесь к возможностям DeepFaceLab. Удачи!
DeepFake-туториал: создаем собственный дипфейк в DeepFaceLab
DeepFake – технология синтеза изображения, основанная на искусственном интеллекте и используемая для замены элементов изображения на желаемые образы. Если вы не слышали о дипфейках, посмотрите приведенный ниже видеоролик. В нём актёр Джим Мескимен читает стихотворение «Пожалейте бедного пародиста» в двадцати лицах знаменитостей.
Название технологии – объединение терминов «глубокое обучение» (англ. Deep Learning) и «подделка» (англ. Fake). В большинстве случаев в основе метода лежат генеративно-состязательные нейросети (GAN). Одна часть алгоритма учится на фотографиях объекта и создает изображение, буквально «состязаясь» со второй частью алгоритма, пока та не начнет путать копию с оригиналом.
В следующем видео показаны процессы, происходящие за кулисами обучения нейросети. Как пишет автор проекта Sham00K, на итоговое видео потрачено более 250 часов работы, использовались 1200 часов съемочных материалов и 300 тыс. изображений. Объем сгенерированных данных составил приблизительно 1 Тб.
Области применения технологии
Уже имеются целые YouTube- и Reddit-каналы c дипфейк-роликами. Технология DeepFake может применяться для самых разных целей.
Кинопроизводство. Производство фильмов сегодня – крайне затратный процесс с арендой камер, студий и оплатой работы актёров. Развитие технологии DeepFake позволит сократить затраты на съемочный процесс, монтаж и спецэффекты.
Локализация рекламы. Достаточно записать один рекламный ролик со знаменитостью, после чего записанное лицо можно переносить в видео с местными актерами, произносящими рекламные слоганы на родном языке. То есть можно добиться эффекта, как будто знаменитость говорит на языке страны дистрибуции продукта.
Виртуальная и дополненная реальности. Технология переноса мимики может применяться для создания цифровых двойников в играх, виртуальной и дополненной реальностях. Источниками лица могут также служить знаменитости или участники игры. Это повышает эмоциональное вовлечение.
Очевидно, что технология должна использоваться с особой осторожностью. Злоумышленниками могут преследоваться цели компрометирования личности или создания фейковых новостей. В начале октября 2019 г. члены Комитета по разведке Сената США призвали крупные технологические компании разработать план для борьбы с дипфейками. Ранее, в сентябре этого года, Google создала специальный датасет дипфейков.
Отметим, что данная публикация подготовлена исключительно в исследовательских целях.
Создадим собственный DeepFake
Для синтеза дипфейка мы будем использовать популярную библиотеку DeepFaceLab. Библиотека стремительно развивается, сейчас доступно несколько релизов:
Ниже описан базовый процесс создания дипфейка на примере Windows.
Важно понимать, что на качество результата влияет множество свойств исходных видеофайлов (разрешение и длительность, разнообразность мимики персонажей, освещение и т. д.). За любыми подробностями и деталями настроек перенаправляем к оригинальному репозиторию.
Системные требования для DeepFaceLab
Минимальные системные требования для работы с инструментом:
Рекомендуемые системные требования:
Алгоритм работы с DeepFaceLab
Предварительно договоримся о терминологии:
Архив сборки нужно распаковать как можно ближе к корню системного диска. После распаковки в каталоге DeepFaceLab вы найдете множество bat-файлов.
Примерная структура каталога workspace
Папка _internal используется алгоритмом.
data_dst – это папка, в которой будут храниться кадры, извлеченные из файла data_dst.mp4 – целевого видео, в котором мы меняем местами лица. Папка также будет содержать две подпапки, которые создаются после запуска «извлечения» лиц:
Как вы могли заметить, bat-файлы в корне распакованного каталога имеют в начале имени номер. Каждый номер соответствует определенному шагу выполнения алгоритма. Некоторые пункты опциональны. Пройдемся по этой последовательности.
1. Очистка рабочего каталога
2. Извлечение кадров из видеофайла источника (data_src.mp4)
Пропускаем пункт, нажав Enter, чтобы извлечь все кадры.
3. Извлечение кадров сцены для переноса лица (опционально)
4. Составление выборки лиц источника
Пример вывода программы при запуске на видеокарте NVIDIA GeForce 940MX:
4.1. Удаляем большие группы некорректных кадров
На этом этапе необходимо удалить крупные группы некорректных кадров, чтобы далее не тратить на них вычислительный ресурс. К некорректным кадрам относятся все, что не содержат четко различимого лица. Лицо также не должно быть закрыто предметом, волосами и пр. Не тратьте время на мелкие группы. Мы удалим их на следующем шаге.
4.2. Сортировка и удаление прочих некорректных кадров
Файл 4.2) data_src sort.bat служит для для сортировки и выявления групп некорректных кадров. Не закрывая обозреватель, последовательно запускайте bat-файл с нужной опцией и удаляйте группы некорректных кадров (обычно находятся в конце). Доступные опции:
4.2) data_src util faceset enhance.bat использует специальный алгоритм машинного обучения для масштабирования/«улучшения» качества представления лиц в наборе данных. Полезно, если кадры немного размыты и вы хотите сделать их более резкими.
4.2) data_src util faceset pack.bat и 4.2) data_src util faceset unpack.bat служат для упаковки (распаковки) лиц из папки aligned в один файл. Используется для подготовки настраиваемого набора данных для предварительного обучения, упрощает совместное использование в виде одного файла и значительно сокращает время загрузки набора данных (секунды вместо минут).
4.2.other) data_src util recover original filename возвращает имена изображений лиц к исходному порядку/именам файлов. Запускать не обязательно – обучение и слияние будут выполняться независимо от имен файлов источника.
5. Составление выборки лиц принимающей сцены (dst)
5) data_dst faceset extract.bat выполняет автоматическое извлечение с использованием алгоритма S3FD.
5) data_dst faceset extract + manual fix.bat позволяет вручную указать контуры лица на кадрах, где лицо не было определено. При этом в конце извлечения файлов открыто окно ручного исправления контуров. Элементы управления описаны вверху окна (вызываются клавишей H ).
5.1. Извлечение лиц вручную (manual extractor)
После запуска 5) data_dst faceset extract MANUAL.bat откроется окно, в котором вы можете вручную найти лица, которые хотите извлечь или переизвлечь:
5.2. Очистка данных сцены
Перейдите в папку data_dst/align и используйте следующую, откройте Powershell и с помощью следующей команды удалите суффиксы _0 из имен файлов с размеченными лицами:
Дождитесь завершение процесса – по окончании снова отобразится адрес папки.
Если вы хотите еще больше улучшить качество разметки, используйте альтернативную модель разметки XSeg, работа с которой подробно описана в п. 5.3 официального руководства.
6. Обучение
Обучение нейросети – самая времязатратная часть, которая может длиться часы и сутки. Для тренировки необходимо выбрать одну из моделей. Выбор и качество результата определяются объемом памяти видеокарты. В текущей версии программы доступно две модели:
При первом запуске программа попросит указать параметры, применяемые при последующих запусках (при нажатии Enter используются значения по умолчанию). Большинство параметров понятно интуитивно, прочие – описаны в руководстве.
Обратите внимание, что некоторые параметры не могут быть изменены после начала обучения, например:
Рассмотрим также некоторые другие параметры модели.
Autobackup every N hour : автоматическое резервное копирование вашей модели каждые N часов. По умолчанию отключено.
Target iteration : модель прекратит обучение после достижения заданного количества итераций, например, если вы хотите обучать модель только 100 тыс. итераций, вы должны ввести значение 100000. Если оставить значение равным 0, модель будет работать до тех пор, пока вы не остановите ее вручную.
Flip faces randomly : полезный вариант в случаях, когда в исходном наборе данных нет всех необходимых углов поворота лица.
Batch_size : параметр влияет на количество лиц, сравниваемых друг с другом на каждой итерации. Наименьшее значение — 2, но вы можете увеличить значение, если с этим справится ваш графический процессор. Чем выше разрешение, размеры и больше особенностей у моделей, тем больше потребуется VRAM, поэтому может потребоваться меньший размер пакета. Рекомендуется не использовать значение ниже 4. Для начальной стадии можно установить более низкое значение, чтобы ускорить начальное обучение, а затем повысить его. Оптимальные значения – от 6 до 12.
Прочие настройки подробно описаны в оригинальном руководстве.
При корректных условиях параллельно с консолью откроется окно Training preview, в котором будет отображаться процесс обучения и кривая ошибки. Снижение кривой отражает прогресс тренировки. Кнопка p (английская раскладка) обновляет предпросмотр.
Процесс обучения можно прерывать, нажимая Enter в окне Training preview, и запускать в любое время, модель будет продолжать обучаться с той же точки. Чем дольше длится тренировка, тем лучший результат мы получим.
7. Наложение лиц
В новой версии DeepFaceLab доступно множество режимов наложения с различными масками и дополнительными настройками. В качестве параметров для первой пробы можно использовать параметры по умолчанию (по нажатию Enter) и варьировать их, если вас не устроит результат соединения сцены и нового лица.
8. Склейка кадров в видео
Если результат вас не удовлетворил, попробуйте разные опции наложения, либо продолжите тренировку для повышения четкости, используйте другую модель или другие видео с исходным лицом. О неописанных особенностях работы с библиотекой, прочих советах и хитростях читайте в оригинальном руководстве и комментариях к нему.