Youtube как сделать лицо

Здесь собраны лучшие бьюти приложения для видео. Все мы знаем, что есть фильтры для фото, которые улучшают внешность. А есть ли подобное для съемки видосов? Да! Давайте же посмотрим.

SNOW

Идеальное приложение для коррекции внешности на видео – SNOW – Beauty

уменьшить или увеличить размер головы;

сделать кожу чистой;

сузить поры;

увеличить или уменьшить глаза;

откорректировать размер носа;

скульптурировать лицо;

выделить скулы;

выбрать форму бровей;

увеличить губы;

отбелить зубы;

наложить макияж;

и многое другое.

Скачать можно здесь:

【8分】小顔&美しい首まわりをつくる！簡単ストレッチ&エクササイズ

Facetune Video

В программе под названием Facetune Video: редактор видео вы можете всего за пару нажатий отретушировать свое лицо, изменить форму лица, увеличить губы и глаза, уменьшить челюсть, выбрать подходящие брови. А также наложить фильтры и спецэффекты.

• AppStore;
• в Google Play пока что нет.

Prequel

Чудеснейшее приложение Prequel сделает из вас красоточку или красавца. Во вкладке Beauty (справа сбоку) находится несколько потрясающих фильтров, которые откорректируют лицо.

• AppSrore;
• Google Play.

B612

B612 – это программа, с помощью которой вы можете улучшить собственную внешность. Приложение практически копирует SNOW. Здесь можно выровнять тон лица, увеличить брови и глаза, выбрать форму бровей и наложить фильтры.

FaceU

FaceU – Inspire your Beauty с легкостью сможет изменить вашу форму лица, увеличить губы, наложить макияж. Поможет “схуднуть” в ногах и сделать их длиннее. В приложении также можно уменьшить талию. Ну и еще там есть много крутых фильтров.

Как снимать видео что бы было видно лицо и экран телефона

Сорви овации

Будьте самыми стильными! Используйте суперэффекты:

1. Фильтры и маски для ТикТока.
2. Бьюти приложения для видео.
3. Красивые шрифты.
4. Видеоредакторы.
5. Убрать предмет с фото.
6. Flat Lay раскладка.
7. Оживить фото.
8. Соединить 2 фото в 1 лицо.
9. Акварельные мазки.
10. Надпись в круге на фото.
11. Изменить цвет предмета на фото.
12. Топ-20 лучших фильтров VSCO.
13. Рамки (большая коллекция).
14. Двойная экспозиция.
15. Снимки в стиле Полароид.

Еще куча лайфхаков, секретов обработки, лучших фильтров и необычных масок. А также о том, как сделать радугу на лице, наложить текст, правильно разложить раскладку на фото, описано в сборной большой статье. Кликайте на картинку!

Теперь вы знаете, какие бьюти приложения для видео смогут откорректировать вашу внешность так, как вы захотите. Выбирайте ту программу, которая вам понравится больше всего.

Спасибо за ваше потраченное время

Источник: kikimoraki.ru

Приложение, которое меняет пол на фото, снова в тренде. Попробуйте и вы

В соцсетях снова вспомнили про приложение, которое меняет пол человека на селфи или загруженном фото. С помощью программы FaceApp можно за пару секунд превратить мужское лицо в женское и наоборот.

Все началось с небольшого флешмоба в твиттере. Тогда по интернету разлетелись женские версии героев “Звездных войн” и “Звездного пути”.

Далее люди начали менять пол знаменитым актерам и актрисам. Как вам, например, женская версия Джона Сноу из “Игры Престолов”?

Досталось и популярным мемам, героями которых являются узнаваемые мужчины.

Какое приложение меняет пол на фото?

Насмотревшись картинок с обработанными звездами, многие стали задаваться вопросом, какое приложение меняет пол на фото. Такие фильтры существуют с 2017 года во многих программах. А фаворитом в данном деле является FaceApp. Именно с него начались все упомянутые флешмобы.

FaceApp (или Фейс Ап) использует технологию нейросетей для преобразования человеческих лиц на фотографиях. Это значит, что загрузив свое селфи, вы можете узнать, как будете выглядеть старым. Или же буквально изменить себе пол: сделать женскую или мужскую версию себя.

Посмотрите, что получилось, например, у Гарика Харламова.

Как изменить пол на фото онлайн?

Пользоваться такой программой довольно просто. Нужно загрузить FaceApp на смартфон (бесплатно в AppStore и Play Маркет) и дать разрешение на использование Галереи. Далее выбираете любое фото с портретом из Галереи или делаете новое селфи.

Снизу под снимком появится лента с эффектами. Чтобы изменить пол на фото, выберите эффект “Пол” и его категории: Мужчина, Женщина. Приложение попросит разрешение на использование вашего селфи для обучения. Это нормально: так нейросети учатся более качественно распознавать лица.

Следующие шаги: Применить и Сохраниться. Вы можете также Поделиться результатом с друзьями в соцсетях или сделать скриншот.

Результат будет выглядеть так:

Год назад FaceApp тоже был у всех на слуху, но из-за другой своей функции. Люди хотели узнать, как будут выглядеть в старости. А вдохновили их на это обработанные фото знаменитостей.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Источник: memepedia.ru

Как создать фейковые видео при помощи нейронной сети

Listen to this article

Процесс замены лиц на видео при помощи GAN-нейросетей, именуемый пользователями DeepFake, становится все более популярным в Сети, а его инструменты все более доступными. При этом поддельные ролики уже давно перестали быть простым развлечением и вызвали реакцию со стороны правительств западных стран.

Что такое DeepFake

Сама процедура создания видеофейков высокого уровня реалистичности «DeepFake» базируется на работе алгоритмов машинного обучения типа GAN. Не углубляясь в сложные технические подробности, данный тип алгоритмов можно описать как состязание между двумя нейросетями, одна из которых создает подделку, а другая пытается отличить её от оригинала. Собственно, GAN расшифровывается как «generative adversarial network» или генеративно-состязательные сети, если по-русски.

То есть, реалистичность моделирования достигается следующим образом: на основе исходных данных (в случае с видеоподделками берутся фотографии человека) одна нейросеть начинает генерировать искусственные модели, а вторая — определять и отбраковывать неудачные результаты. Процесс повторяется многократно, при этом первая нейросеть перманентно повышает качество фейка. На видео ниже представлен DeepFake, результат работы GAN-алгоритма, заменившего лица популярных американских телеведущих Джимми Феллона и Джона Оливера.

Fallon Swap

Для синтеза дипфейка мы будем использовать популярную библиотеку DeepFaceLab. Важно понимать, что на качество результата влияет множество свойств исходных файлов (разрешение и длительность видеофайлов, разнообразность мимики персонажей, освещение и т. д.).

Системные требования для DeepFaceLab

Минимальные системные требования для работы с инструментом:

• ОС Windows 7 или выше (64 бит).
• Процессор с поддержкой SSE-инструкций.
• Оперативная память объемом не менее 2 Гб + файл подкачки.
• OpenCL-совместимая видеокарта (NVIDIA, AMD, Intel HD Graphics).

Рекомендуемые системные требования:

• Процессор с поддержкой AVX-инструкций.
• Оперативная память объемом не менее 8 Гб.
• Видеокарта NVIDIA с объемом видеопамяти не менее 6 Гб.

Установка DeepFaceLab

Имеются три вида прекомпилированных сборок для ОС Windows:

1. DeepFaceLabCUDA9.2SSE – для видеокарт NVIDIA (вплоть до GTX1080) и любых 64-битных CPU.
2. DeepFaceLabCUDA10.1AVX – для видеокарт NVIDIA (вплоть до RTX) и CPU с поддержкой AVX.
3. DeepFaceLabOpenCLSSE – для видеокарт AMD/IntelHD и любых 64-битных CPU.

Файлы доступны на Google Drive и торрент-трекере (требуется VPN, форум трекера также пригодится в случае трудностей при установке и запуске). Размер сборок – порядка 1 Гб. На Google Drive также хранятся оформленные подборки лиц для теста.

Алгоритм работы с DeepFaceLab

Предварительно договоримся о терминологии:

1. src (сокр. от англ. source) – лицо, которое будет использоваться для замены,
2. dst (сокр. от англ. destination) – лицо, которое будет заменяться.

Архив сборки нужно распаковать как можно ближе к корню системного диска. После распаковки в каталоге DeepFaceLab вы найдете множество bat-файлов.

Местом хранения модели служит директория workspace . В ней будут содержаться видео, фотографии и файлы самой программы. Вы можете переименовывать каталог для сохранения резервных копий.

Как вы могли заметить, bat-файлы имеют в начале имени номер. Каждый номер соответствует определенному шагу выполнения алгоритма. Некоторые пункты опциональны. Пройдемся по этой последовательности.

1. Очистка рабочего каталога

На первом шаге запуском 1) clear workspace.bat и нажатием пробела очищаем лишнее содержимое папки workspace . Одновременно создаются необходимые директории.

Сразу после распаковки в workspace уже содержатся примеры видеороликов для теста. В соответствии с описанной терминологией вы можете заменить их видеофайлами с теми же названиями data_src и data_dst . Максимально поддерживаемое разрешение – 1080p. Приведенные в документации примеры расширений файлов: mp4, avi, mkv.

2. Извлечение кадров из видеофайла источника

На втором шаге извлекаем изображения из src -файла ( 2) extract images from video data_src.bat ). Для этого запускаем bat-файл, получаем приглашение для указания кадровой частоты:

Пропускаем пункт, нажав Enter, чтобы извлечь все кадры.

В формат png файлы извлекаются без потерь качества, но на порядок медленнее и с большим объемом, чем в jpg. После задания настроек кадры извлекаются в каталог data_src .

3. Извлечение кадров сцены для переноса лица

При необходимости обрезаем видео с помощью 3.1) cut video (drop video on me).bat . Перетаскиваем файл data_dst поверх bat-файла. Указываем временные метки, номер дорожки (если их несколько), битрейт выходного файла. Появляется дополнительный файл с суффиксом _cut .

Запускаем 3.2) extract images from video data_dst FULL FPS.bat для извлечения кадров dst-сцены.

4. Составление выборки лиц источника

Теперь необходимо детектировать лица на src -кадрах. Получаемая выборка будет храниться по адресу workspacedata_srcaligned . Этому пункту соответствует множество bat-файлов, начинающихся с 4) data_src extract faces и имеющих разные дополнения после:

• Тип детектора лица: MT – чуть более быстрый, но производит больше ложных лиц или S3FD – рекомендованный, более точный, меньше ложных лиц.
• Вариант использования GPU: ALL (задействовать все видеокарты), Best (использовать лучшую). Выбирайте второй вариант, если у вас есть и внешняя, и встроенная видеокарты, и вам нужно параллельно работать в офисных приложениях.
• Запись работы детекторов ( DEBUG ). Каждый кадр с выделенными контурами лиц записывается по адресу workspacedata_srcaligned_debug .

Пример вывода программы при запуске на видеокарте NVIDIA GeForce 940MX:

Bat-файл с параметром MANUAL применяется для ручного переизвлечения уже извлеченных лиц в случае ошибок на этапе 4.2.other) data_src util add landmarks debug images.bat .

4.1. Удаляем большие группы некорректных кадров

Запускаем 4.1) data_src check result.bat , просматриваем результаты в обозревателе XnView MP (при закрытии запускайте этот bat-файл).

На этом этапе необходимо удалить большие группы некорректных кадров, чтобы далее не тратить на них вычислительный ресурс. К некорректным кадрам относятся все те, что не содержат четко различимого лица. Лицо также не должно быть закрыто предметом, волосами и пр. Не тратьте время на мелкие группы. Они будут удалены на следующем шаге.

4.2. Сортировка и удаление прочих некорректных кадров

Файлы с именами, начинающимися с 4.2 , служат для сортировки и выявления групп некорректных кадров. Не закрывая обозреватель, последовательно запускайте bat-файлы и удаляйте группы некорректных кадров (обычно находятся в конце).

• 4.2.1) data_src sort by blur.bat сортирует кадры по резкости, удаляем кадры с нечеткими лицами.
• 4.2.2) data_src sort by similar histogram.bat группирует кадры по содержанию, позволяет удалять ненужные лица группами.
• 4.2.4) data_src sort by dissimilar histogram.bat оставляет ближе к концу списка те изображения, у которых больше всего схожих (обычно это лица анфас). По усмотрению можно удалить часть конца списка, чтобы не проводить обучение на идентичных лицах.
• Опционально: 4.2.5) data_src sort by face pitch.bat сортирует лица так, чтобы в начале списка лицо смотрело вниз, а в конце – вверх.
• Опционально: 4.2.5) data_src sort by face yaw.bat сортирует лица по взгляду слева направо.
• Рекомендованный пункт: 4.2.6) data_src sort by final.bat делает финальную выборку целевого количества (по умолчанию 2000). Применяйте только после очистки набора предыдущими инструментами.

Дополнительные сортировочные bat-файлы, названия которых начинаются с 4.2.other , сортируют изображения по количеству черных пикселей, числу лиц в кадре (нужны кадры только с одним лицом) и т. д.

5. Составление выборки лиц принимающей сцены

Следующие операции с некоторыми отличиями идентичны выборке лиц источника. Главным отличием является то, что для принимающей сцены важно определить dst -лица во всех кадрах, содержащих лицо, даже мутные. Иначе в этих кадрах не будет произведено замены на источник.

Опция +manual fix 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 ).

Запуск 5.1) data_dst check results debug.bat позволяет посмотреть все dst -кадры c наложенными поверх них предсказанными контурами лица. Удалите лица прочих, неосновных персонажей.

6. Тренировка

Обучение нейросети – самая времязатратная часть, длящаяся часы и сутки. Для тренировки необходимо выбрать одну из моделей. Выбор и качество результата определяются объемом памяти видеокарты:

• ≥ 512 Мб → SAE . Наиболее гибкая модель с возможностью переносить стиль лица и освещение.
• ≥ 2 Гб → H64 . Наименее требовательная модель.
• ≥ 3 Гб → H128 . Аналогична модели H64 , но с лучшим разрешением.
• ≥ 5 Гб → DF – умная тренировка лиц, исключающая фон вокруг лица, или LIAEF128 – модель аналогична DF , но пытается морфировать исходное лицо в целевое, сохраняя черты исходного лица.
• ≥ 6 Гб → AVATAR – модель для управления чужим лицом, требуются квадратные видеоролики или SAE HD – для самых последних видеокарт.

В руководстве не описана еще одна модель, присутствующая в наборе ( Quick96 ), но она успешно запустилась при тренировке на видеокарте с 2 Гб памяти.

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.

Отключите любые программы, использующие видеопамять. Если в процессе тренировки в консоли было выведено много текста, содержащего слова Memory Error , Allocation или OOM , то на вашем GPU модель не запустилась, и ее нужно урезать. Необходимо скорректировать опции моделей.

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 тренировки 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

Теперь у нас есть результат обучения. Необходимо совместить src -лица и кадры dst -сцены. Из списка bat-файлов выбираем ту модель, на которой происходила тренировка. Возможно несколько режимов наложения, по умолчанию используется метод Пуассона. В качестве остальных параметров для первой пробы можно использовать параметры по умолчанию (по нажатию Enter) и варьировать их, если вас не устроит результат наложения.

8. Склейка в видео

Следующие bat-файлы склеивают картинки в видео с той же частотой кадров и звуком, что и data_dst (поэтому файл должен оставаться в папке workspace ). Итоговый файл будет сохранен под именем result . Готово! Ниже представлен пример, полученный для тестовых видео.

Источник: rucore.net