딥페이크, 얼굴 바꾸기: Faceswap 설치 및 사용법 (2)

## Faceswap 보다 Facefusion 이용을 권장드립니다.

https://github.com/facefusion/facefusion

GitHub - facefusion/facefusion: Next generation face swapper and enhancer

 

원클릭 설치를 원하실 경우 Pinokio를 이용해주세요.

https://pinokio.computer/item?uri=https://github.com/facefusion/facefusion-pinokio

Pinokio

 

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sjblog1.tistory.com/33

딥페이크: Faceswap 설치 및 사용법 (1)

이전 글에서 Faceswap을 설치를 완료하였습니다.

 

1. 과정

아래의 설명은 예제로써 아주 간단히 Faceswap을 사용해보는 것에 의의를 두었습니다.

 

Faceswap의 딥페이크는 크게

 

Extract -> Train -> Convert

 

의 과정을 가집니다.

 

2. Extract

먼저, "바꿀" 그리고 "바뀔" 얼굴이 있는 동영상 2개를 준비합니다.

(즉, "바꿀" 얼굴을 "바뀔" 얼굴이 있는 동영상에  덮어 씌울 것입니다.)

(편의상 "바꿀"=1번, "바뀔"=2번 이라 하겠습니다.)

 

Data

Input Dir: 추출할 얼굴이 있는 동영상을 넣어줍니다.

Output Dir: 결과를 저장할 폴더를 지정해줍니다.

Alignments: 빈칸으로 둡니다.

 

Plugins

Cv2-Dnn

Cv2-Dnn

을 체크해줍시다.

 

이렇게, 1번 동영상과 2번 동영상을 각각 Extract 해줍니다.

단, Output Dir은 1번과 2번이 다른 경로로 저장해주어야 합니다.

 

Extract 결과로, 얼굴 사진이 추출 되는데 얼굴에 해당하지 않은 사진은 삭제해 줍니다.

 

※ cp949 오류

python에서 한글을 이용할 경우 발생합니다.

직접 코드를 수정해주기는 어렵기 때문에

파일의 경로나 파일의 이름이 한글인 경우 영어/숫자로 변경해주어야 합니다.

 

3. Train

Train을 실행하기 앞서,

 

Settings -> Configure Settings... -> Train -> Coverage

 

Coverage는 Train을 할 때, Train에 사용할(fed in) 얼굴의 영역을 지정합니다. 실제 바뀌는 얼굴의 영역과는 무관합니다.

비교적 자연스럽게 만들기 위하여 87.5를 입력해 줍니다.

 

Save 해줍니다.

 

Faces

Input A: 1번 동영상의 얼굴사진

Alignments A: Extract 결과로 나온 Alignments 1번 파일

Input B: 2번 동영상의 얼굴사진

Alignments B: Extract 결과로 나온 Alignments 2번 파일

 

Model

Model Dir: 결과를 저장할 폴더를 지정해줍니다.

 

Trainer

기본적으로 Original로 Training을 해봅시다.

 

※Train은 상당히 오랜 시간이 소요됩니다. Train 과정을 모두 기다릴 필요는 없으며 중간에 stop을 해도 저장이 되기 때문에 이후의 Convert 후 품질이 마음에 들지 않다면 다시 Train을 이어서 진행할 수 있습니다.

 

4. Convert

Data

Input Dir: 2번 동영상

Output Dir: 결과를 저장할 폴더를 지정해줍니다.

Alignments: Extract의 결과인 2번 동영상의 Alignments 파일

Reference Video: 빈칸으로 둡니다.

Model Dir: Train의 결과인 폴더를 지정해줍니다.

 

Writer

Ffmpeg를 선택해 줍니다.

 

Settings

Swap Model을 체크해 줍니다.

 

악의적 목적으로 사용할 경우 법적 제제를 받을 수 있습니다.