FakeApp可以在几分钟内从图像集和视频轻松创建出数千张图像的强大,多样化的数据集。
FakeApp可以通过发布频繁的损失值和培训预览,轻松实时观察受过培训的人工智能的进度。
FakeApp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。
1.GET DATASET,输入视频路径和fps(视频较长就把fps设置低点,比如填1),使用默认设置(gpu模式)EXTRACT试试,先会把视频按fps拆分,再提取人脸。
2.TRAIN,自建model文件夹,把路径填进去,DATA A,B填人脸所在路径,修改设置,主要是Batch Size,Nodes,Layers,我的计算机配置太低,分别设置到[16,128,3]才能开始训练,否则一直报错,训练开始会弹出一个新窗口,在这个窗口上按“q”结束训练。A为原视频的图片,B为要替换成的对象
3.CREATE,能训练了就接着试试生成,model路径,要换脸的视频路径,fps(必须输入)。
-自动更新
-新增图片数据集
-修复了没脸的错误
-新增合并选项
-升级到TenserFlow1.5、CUDA9
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