专栏简介+实时换脸常见套路骗局揭秘

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内容为科普贴,无任何专业术语,通篇可放心食用

前言

目前市面上几乎所有与 ONNXDFM 生态相关的实时换脸工具(与实时换脸相关),基本都是开源项目。此栏目只有本帖做简要的技术原理科普,也不针对0基础新手做任何实操教学/手把手教学,更不会提供或售卖相关无价值的开源资源。

此专栏的其他帖将只面向已经具备一定基础的入门或半入门的看官,主要帮助这类群体理解原理、构建流程、优化模型、实现高精、特征还原等方面做进一步细化,除本贴通俗附带注释,后期其他帖将只围绕特征还原和模型优化的内容主题来拆解。
B站和 YouTube 上已经有大量公开、系统化的基础教程,足以让初学者掌握底层逻辑和操作路径,不如先多看看社区和官方文档,熟悉操作流程后,再带着细化问题来提问,站长也会知无不言。
如果你刚接触这一领域,建议先自行打好基础,再来研究博客中所讨论的其他垂直部分,这样交流也会更有效。

图片[1]-专栏简介+实时换脸常见套路骗局揭秘-老萬资源网


主要聊骗局套路:

1、所谓图片实时换脸,很多演示都拿高精明星脸模来糊弄。无脑拿图片来实时换脸真实到什么程度,真正的效果完全可以自测,或者参考下面给出的极端效果

图片[2]-专栏简介+实时换脸常见套路骗局揭秘-老萬资源网

目前DeepFace(换脸)这类工具是 onnxdfm 的生态,发展早就在24年SD爆发的时候停滞,说白了就是过时的玩意儿

现在占据主导市场的是ComfyUI的Stable Diffusion 系列(ckpt/safetensors大规模扩散模型(目前的主流驱动都是基于此架构)

二者生态架构都是完全不同的,所以市面上还在声称他的东西最先进,管这类工具叫人脸模型的,可以让他滚蛋了,定义、释义、名称都搞不明白,证明他自己也是个半吊子或者干脆就是骗子。

目前商用应用这块,模块化的SD是主流生态,模型的支持也更加的智能,在人脸板块,无非就是对合规模型破限(一般为了合规,80%引用的写实模型会对连贯动作进行限制,解开这种限制就叫”破限“或”破解“,没有个百人团队,通常是搞不出来这种引用模块的,在下水道生存的圈子,也就不存在所谓的”自研“)就可以投入使用了,所以那些还在折腾DeepFace(换脸)图片实时换脸测试的朋友不要再继续天真,可以直接放弃,当然,不免除有些人觉得站长在自说自话,那么请先去下载这类工具,折腾测试一下,然后再来看本站的内容。

开发社区常有一句准则规律:没有商用价值的东西才会开源,能跑≠能用。明星脸数据多,训练集干净,所以才适配度高,自己随便找一张普通人脸换,就是炼丹如果没有经验沉淀,缺陷也容易暴露出来,明星脸模是最佳情况演示,而不是普遍效果。

图片换脸

  • 效果取决于脸型,有时“过拟合感”比较明显,比如表情僵硬、边缘发糊。
  • 极端效果可能五官错位,眼睛/嘴巴漂移;脸部贴片感强,边缘色差明显;细节模糊比如牙齿、发际线。
  • 显卡算力、灯光、人脸角度客观条件苛刻

模型换脸

  • 显卡配置越高延迟越低,只KYC的话,轻量化模型足够
  • 根据驱动人脸自定义高分迭代(脸型、角度、光照都接近):几乎和原图一样,肉眼很难区分
  • 有时间算力 → 可以迭代优化 → 换脸质量取决于迭代时长
  • 可以针对目标图像做面部特征对齐、光照匹配、皮肤融合。

基于此,我们引入下一个问题。

2、先说KYC群体,得搞清楚你的核心需求。核心不只是看着像,而是人脸特征要做到高度一致。KYC中台检测要求也不仅仅是脸型,还包括颌骨轮廓、五官分布位置与比例、额头大小等细节,而这也仅是通过机审的第一道门槛,所以说不管是你有没有实时需求,用这类工具请放弃“无脑操作”的想法,发展停滞的技术,全自动化当然是不现实的。另外,此类工具只适合解决客服一对一视频验证,这涉及投产比和效率的问题,后面也会详细展开说明

3、接下来重点聊聊直播换脸的问题。如果只是用在涩涩平台上,重点就要放在遮罩(遮罩:决定“动作/驱动只影响哪些区域,比如捏脸,伸舌头,口J等)而不是像不像,但如果是在合规的直播平台使用,就必须把重心放在如何防止被检测到推流环境和虚拟相机上,更不用纠结像不像,各大平台旗下的直播伴侣通常可以直接放弃,它的输出参数会被平台记录在案。无法播真人内容本来就是明文限制。目前比较成熟的方案是采集卡,稳定内核的产品通常比较贵,玩AI本来就是一个持续重投入的项目,所以预算有限的朋友可以回去评估一下后期的持续投入,再来考量。

目前所有实时换脸工具本质上都是开源的,此专栏的其他帖子都附有下载链接,有汉化版,魔改版,都是基于github源码二开的。

上面也提到了生态转移的问题,当年很多技术团队开发的魔改版的Deepfacelab/Live 如今基本都成了“为爱发电的免费版”,开源的根本原因还是这个东西对他没什么价值,这些魔改版有过很多商用经历,所以功能的优化已经非常全面,完全能满足使用需求,市面上至少有十多个版本流通。
说白了,再进行二次开发压根没什么意义,流出后才导致让这些黄毛捡到了残羹剩饭当宝贝一样,下面是大家最熟悉的 UI,就是 DeepFaceLive,要实现高精实时换脸,它必须和 DeepFaceLab 配套使用。DeepFaceLab 就是常说的“炼丹工具”或“丹炉”。

图片[3]-专栏简介+实时换脸常见套路骗局揭秘-老萬资源网

大部分人放的包浆素材也都是烂大街的明星脸模,这也就暴露了某些卖家根本不具备炼丹能力的核心问题,只会拿着烂大街的脸模来招摇撞骗。有的人靠这套东西二次开发,卖高价月卡、年卡;稍微有点良心的,可能做个启动器或者附带个完整使用教程。但更多的是只给你一个 DeepFaceLive,后期再告诉你需要通过DeepFaceLab才能实现高精度效果二次割现,套路虽然五花八门,说白了都是老一套的收割方式。

然后是DeepFace-lab

很多人应该处于一个马上要走弯路,或走过弯路的状态,也有在观望的,还有一些人对这类项目的收益并没有太清晰的认识。也有人正处在一种迷茫的阶段,不确定到底该不该投入时间去做

这种状态很正常。每一个刚接触互联网项目的人,都会经历一个从好奇、尝试到理解的过程。也比较容易进入迷茫期,产生“好像能做,但又不知从哪下手”的感觉。

很多人看到别人晒收益,就以为那是轻松赚到的结果,但其实在背后,往往是花了大量的时间深入研究,真正能从中获得稳定回报的人,不一定是最聪明的,但一定是那些愿意静下心去分析用户需求、不断调整方法的人。

收益多少的问题不做公开,你只要知道TG项目里,高客单的服务项目能不能稳定的接住,扎实基础是第一个门槛,无论你有没有基础,背后一定要花大把的时间和精力打磨,工具、资源这些都不重要,持续的耐心才是最主要的。

其次,任何一个项目,归根结底也不是技术的较量,而是对“人”的理解。你是否真的懂客户需要什么,是否知道他们的痛点以及想解决什么问题,这些都要花大把的时间去钻研或常识走一遍客户的行业路径,任何事也没有所谓的一步登天。


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