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DeepFaceLive它使用深度学习算法创建逼真的换脸视频。它是一种深度伪造技术,可以将一个人的脸部超级放置在另一个人的身体上的视频中。 DeepFaceLive使用一种称为“生成对抗网络”
(GAN)的技术来创建这些视频。GAN由两个神经网络组成:生成器网络和鉴别器网络。生成器网络用于创建越来越逼真的视频,而鉴别器网络则用于区分真实和伪造的视频。
虽然DeepFaceLive可以用于无害的娱乐,但也引发了人们对其潜在滥用的担忧,例如传播虚假信息或制作虚假色情作品。重要的是要意识到与深度伪造技术相关的潜在风险,并负责任地使用它。
连接地址
地址链接:https://pan.baidu.com/s/1uTuS6kWYZCsIMZ_uQ0EchQ
提取码:ed4t
以下是本人广告,不在本贴服务范围内。
另外本人提供,专用模型训练服务(可用于直播),也叫练丹。
例如,以下高参数成熟模型
1、384分辩率模型,主要参数如下
迭代数: 4313541
----------------------模型选项----------------------
resolution: 384
face_type: wf
models_opt_on_gpu: True
archi: df-udt
ae_dims: 448
e_dims: 96
d_dims: 96
d_mask_dims: 32
2、 384分辩率模型,主要参数如下
迭代数: : 2487691
--------------------- 模型选项 ---------------------
resolution: 416
face_type: wf
models_opt_on_gpu: False
archi: df-udt
ae_dims: 320
e_dims: 80
d_dims: 80
d_mask_dims: 26
3、416分辩率模型,主要参数如下
迭代数: 1601351 ==
==------------- Model Options -------------==
== resolution: 416 ==
== face_type: wf ==
== models_opt_on_gpu: True ==
== archi: df-ud ==
== ae_dims: 400 ==
== e_dims: 80 ==
== d_dims: 80 ==
== d_mask_dims: 26 ==
4、还有512等高参模型
有需要的,可下载度盘的数据后,能联系到我。
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