deepfakesの技術交換スレです。
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【AIコラ】fakeapp その12【革命】
https://phoebe.bbspink.com/test/read.cgi/ascii/1580015540/
テンプレに書いてない質問はok
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【AIコラ】fakeapp その13【革命】
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2020/03/08(日) 21:28:26.922名無しさん@お腹いっぱい。
2020/03/08(日) 21:31:14.73 deepfakesなソフト
◎DeepFaceLab(以下、DFL)
◎deepfakes/faceswap(以下、FS)
●fakeapp
●openfaceswap(以下、OFS)
●myfakeapp
deepfakesとは?
AutoEncoderで顔を再生成できるようにAとBそれぞれの特徴量を学習し、decoderを入れ替えることにより、AとBの顔を交換する手法。
・質問や情報交換について
日進月歩、モデルやオプションが多様化しているにもかかわらず、局所的な意見が散見されます。
必要に応じて自分の使ってるソフトやモデル、パラメータ等の詳細も書きましょう。
◎DeepFaceLab(以下、DFL)
◎deepfakes/faceswap(以下、FS)
●fakeapp
●openfaceswap(以下、OFS)
●myfakeapp
deepfakesとは?
AutoEncoderで顔を再生成できるようにAとBそれぞれの特徴量を学習し、decoderを入れ替えることにより、AとBの顔を交換する手法。
・質問や情報交換について
日進月歩、モデルやオプションが多様化しているにもかかわらず、局所的な意見が散見されます。
必要に応じて自分の使ってるソフトやモデル、パラメータ等の詳細も書きましょう。
3名無しさん@お腹いっぱい。
2020/03/08(日) 21:32:33.34 ・エラーについて
エラーが出て解決できない場合は、なるべく詳細な情報(環境やどうしてそうなったか)を書きましょう。
特にエラー文は1番のヒントです。ググれば解決することも多いです。自分で解決できない場合はログを全文コピペしましょう。
エラーが出て解決できない場合は、なるべく詳細な情報(環境やどうしてそうなったか)を書きましょう。
特にエラー文は1番のヒントです。ググれば解決することも多いです。自分で解決できない場合はログを全文コピペしましょう。
4名無しさん@お腹いっぱい。
2020/03/08(日) 21:33:02.83 ◎よくある質問
・違法じゃないの?
deepfakes自体に違法性はない。
ただし権利者に許可を得ていないコンテンツの二次利用は著作権法に違反。
また、所謂フェイクポルノを不特定多数が見れる場所に公開すれば名誉毀損(侮辱罪)に該当。
有名人の顔を使用して経済的利益を得ればパブリシティ権の侵害になる。
・ソフトはどれ使えばいい?
利用者が多く情報が多いのはDFL。FSも英語圏では情報が得やすい。他は更新していない。
・必要スペックは?
VRAM容量6GB〜が推奨スペック。GPU性能は高い程いい。
・RTXシリーズでも動くの?
FS、DFL共に動く。CUDA10以降を選ぶこと。
5 名前:/名無しさん[1-30].jpg[sage] 投稿日:2020/01/26(日) 14:39:36.12 ID:l6qr1y1gH
・作るのにどれくらいかかる?
パラメータやスペックにより異なるがはじめは2日から1週間程度学習させる必要がある。
2回目からはmodelの再利用により学習時間を大幅に短縮できる。但しmodelの再利用については賛否両論あり。
・lossについて
A→A'、B→B'の学習具合の目安にできるが、データセットやtrainer、パラメータに左右されるので具体的な数値目標を設けるのは間違い。学習具合はプレビューで判断する。
・違法じゃないの?
deepfakes自体に違法性はない。
ただし権利者に許可を得ていないコンテンツの二次利用は著作権法に違反。
また、所謂フェイクポルノを不特定多数が見れる場所に公開すれば名誉毀損(侮辱罪)に該当。
有名人の顔を使用して経済的利益を得ればパブリシティ権の侵害になる。
・ソフトはどれ使えばいい?
利用者が多く情報が多いのはDFL。FSも英語圏では情報が得やすい。他は更新していない。
・必要スペックは?
VRAM容量6GB〜が推奨スペック。GPU性能は高い程いい。
・RTXシリーズでも動くの?
FS、DFL共に動く。CUDA10以降を選ぶこと。
5 名前:/名無しさん[1-30].jpg[sage] 投稿日:2020/01/26(日) 14:39:36.12 ID:l6qr1y1gH
・作るのにどれくらいかかる?
パラメータやスペックにより異なるがはじめは2日から1週間程度学習させる必要がある。
2回目からはmodelの再利用により学習時間を大幅に短縮できる。但しmodelの再利用については賛否両論あり。
・lossについて
A→A'、B→B'の学習具合の目安にできるが、データセットやtrainer、パラメータに左右されるので具体的な数値目標を設けるのは間違い。学習具合はプレビューで判断する。
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