CanonSwap: Ein Tool für originalgetreues Face-Swapping in Videos

CanonSwap ist ein Forschungsprojekt und Rahmenwerk, das sich auf die Technologie zur Ersetzung von Gesichtern in Videos konzentriert. Es konzentriert sich auf die Lösung eines zentralen Problems bestehender Technologien: Wenn das Gesicht einer Figur in einem Video ersetzt wird, werden oft die dynamischen Attribute des Ausdrucks, der Kopfbewegung und der Mundsynchronisation der Figur im Originalvideo zerstört, was zu einem unnatürlichen und instabilen Face-Swap-Effekt führt.

Um dieses Problem zu lösen, hat CanonSwap einen innovativen Ansatz entwickelt. Es transformiert zunächst jedes Einzelbild des Videos in einen sogenannten kanonischen Raum. In diesem speziellen Raum werden Informationen über das Aussehen und die Bewegung eines Gesichts (z. B. Mimik, Gestik) voneinander getrennt. Auf diese Weise können die Forscher nur die Informationen über das Aussehen verändern, ohne die ursprünglichen Bewegungen und Ausdrücke zu beeinträchtigen. Nach der Ersetzung des Gesichts werden die Bilder aus diesem kanonischen Raum in das ursprüngliche Video "zurückgeladen", und ihre ursprünglichen Bewegungsinformationen werden wiedergegeben.

Auf diese Weise ist CanonSwap in der Lage, Face-Swapping-Effekte zu erzeugen, die von hoher visueller Qualität sind, die Identitätsinformationen intakt halten und sich während der Videowiedergabe konsistent und ohne Flackern bewegen. Im Rahmen des Projekts wurde auch ein Modul namens "Partial Identity Modulation (PIM)" entwickelt, das die Merkmale des neuen Gesichts genauer mit der Zielgesichtsregion verschmilzt und so Bildverzerrungen und unnötige Änderungen reduziert.

Funktionsliste

• Hochwertige IdentitätsmigrationDie Fähigkeit, ein Gesicht in einem Bild (Quelle) in ein Gesicht in einem Video (Ziel) mit hoher Wiedergabetreue zu migrieren und dabei Bildverzerrungen und Artefakte zu reduzieren.
• zeitliche KonsistenzDie Übergänge zwischen den Einzelbildern des erzeugten Face-Swap-Videos sind sanft und natürlich, so dass Flimmern und Ruckeln, wie sie bei herkömmlichen Methoden auftreten, effektiv vermieden werden.
• Dynamische Beibehaltung von AttributenDie ursprüngliche Kopfhaltung, der Gesichtsausdruck, die Mundsynchronisation und andere dynamische Merkmale des Charakters im Zielvideo bleiben vollständig erhalten, was den Face-Swapping-Effekt noch realistischer macht.
• Bewegung und Aussehen entkoppeltDie Kerntechnologie für eine qualitativ hochwertige Gesichtstransplantation ist die Trennung von Gesichtsaussehen und Bewegungsinformationen durch ein innovatives Transformationsverfahren im "normativen Raum".
• Lokale Identitätsmodulation (PIM)Ein speziell entwickeltes Modul, das nur Gesichtsbereiche genau erkennt und modifiziert und unerwünschte Effekte auf nicht-gesichtige Bereiche des Videos vermeidet.
• Erzeugung von GesichtsanimationenZusätzlich zum Face-Swapping unterstützt das Framework auch Gesichtsanimationsfunktionen, die es ermöglichen, statische Gesichter zu steuern, indem Ausdrücke und Bewegungen aus dem Quellbild auf das Zielbild übertragen werden.

Hilfe verwenden

CanonSwap ist ein auf Deep Learning basierendes Video-Face-Swapping-Framework, keine Software mit einer grafischen Benutzeroberfläche, die nicht direkt heruntergeladen und installiert werden kann, um von normalen Benutzern verwendet zu werden. Es wird hauptsächlich von Forschern oder Entwicklern mit Programmier- und KI-Hintergrund verwendet, um die Umgebung zu konfigurieren und den Code zur Implementierung von Video-Face-Swapping auszuführen.

Die folgende hypothetische Nutzungshilfe wurde auf der Grundlage der technischen Prinzipien und des allgemeinen Ablaufs von KI-Projekten zusammengestellt und soll zum Verständnis des Arbeitsablaufs beitragen:

Schritt 1: Vorbereitung der Umwelt

Als KI-Projekt erfordert die Ausführung von CanonSwap einen Computer, der mit einer Deep-Learning-Umgebung konfiguriert ist.

1. SoftwareEine gute NVIDIA-Grafikkarte (GPU) ist erforderlich, da Deep-Learning-Modelle sehr rechenintensiv sind.
2. Hardware::
   • Betriebssystem: in der Regel Linux (z. B. Ubuntu).
   • Programmiersprache: Python 3.x.
   • Deep-Learning-Frameworks: PyTorch oder TensorFlow usw. müssen installiert werden.
   • Andere abhängige Bibliotheken: Eine Reihe von Python-Bibliotheken wie OpenCV (für Bild- und Videoverarbeitung), NumPy (für wissenschaftliche Berechnungen) usw. müssen installiert werden. Normalerweise bieten Projekte einerequirements.txtDatei, können Sie den Befehlpip install -r requirements.txtum alle erforderlichen Bibliotheken mit einem Klick zu installieren.

Schritt 2: Beschaffung von Projektunterlagen

1. Entwickler müssen den Code von der Hosting-Plattform des Projekts (z. B. GitHub) herunterladen.CanonSwapDer Quellcode des
2. Es ist auch notwendig, die trainierten Modelldateien des Projekts (Pre-trained Models) herunterzuladen. Diese Dateien, die mit einer großen Datenmenge trainiert wurden, enthalten die Kerndaten für die Implementierung der Face-Swapping-Funktion und sind in der Regel sehr groß.

Schritt 3: Bereiten Sie das Ausgangsmaterial vor

1. Quelle BildEin klares Bild eines Gesichts, das Sie in ein Video einfügen möchten.
2. ZielvideoEin Video, in dem Gesichter ersetzt werden.

Schritt 4: Ausführen des Face-Swap-Vorgangs (Kernprozess)

Entwickler führen die Skripte von CanonSwap über ein Befehlszeilen-Tool aus, das die folgenden komplexen technischen Prozesse automatisch im Hintergrund durchführt:

1. Startup-Skript: Geben Sie im Terminal (Befehlszeilenschnittstelle) einen Befehl ähnlich dem folgenden ein, um den Gesichtswechsler zu starten:

   python run_inference.py --source_image path/to/source_face.jpg --target_video path/to/target_video.mp4 --output_video path/to/result.mp4
   ```2.  **身份特征提取**：程序首先会运行一个“身份编码器”（ID encoder），从你提供的`源图片`中提取出核心的面部身份特征。
   

2. Zugang zum normativen Raum::
   • Anschließend verarbeitet das Programm Bild für Bild目标视频.
   • Ein Motion Extractor analysiert jedes Bild auf Bewegungsinformationen wie Kopfhaltung und Mimik.
   • Auf der Grundlage dieser Bewegungsinformationen "verzerrt" oder "transformiert" das Programm jedes Bild in eine standardisierte Pose, die als "normativer Raum" bezeichnet wird. In diesem Raum ist das Gesicht bei allen Bildern nach vorne gerichtet, ohne dass sich der Ausdruck ändert.
3. Face-Switching durchführen (lokale Identitätsmodulation)::
   • Im kanonischen Raum werden die zuvor aus dem Quellbild extrahierten Identitätsmerkmale mit Hilfe des Moduls "Lokale Identitätsmodulation (PIM)" exakt mit der Gesichtsregion des Zielbildes verschmolzen.
   • Das PIM-Modul erzeugt eine räumliche Maske, die sicherstellt, dass nur Schlüsselbereiche wie Augen, Nase und Mund verändert werden, während Bereiche wie der Hintergrund und die Haare unverändert bleiben.
4. Rückkehr in den ursprünglichen Raum::
   • Das kanonische räumliche Bild des veränderten Gesichts wird mit Hilfe der in Schritt 3 aufgezeichneten Bewegungsinformationen in die ursprüngliche Pose und den ursprünglichen Gesichtsausdruck "zurückverformt".
   • Dieses Verfahren stellt sicher, dass die Bewegungen und der Ausdruck der Figur nach dem Aufsetzen des neuen Gesichts exakt mit dem Originalvideo übereinstimmen.
5. Ergebnisse generierenAlle verarbeiteten Bilder werden zu einer neuen Videodatei zusammengesetzt (z. B.result.mp4), und dies ist das Endergebnis des Gesichtstausches.

Durch diese Reihe von automatisierten Schritten wird dieCanonSwapDie komplexe Aufgabe, die ursprüngliche Dynamik des Videos zu erhalten und gleichzeitig eine qualitativ hochwertige Identitätsersetzung zu erreichen, wurde schließlich erfüllt.

Anwendungsszenario

1. Postproduktion
   In der Film- und Fernsehproduktion kann es verwendet werden, um die Gesichter von Stuntmen zu verändern oder Aufnahmen zu korrigieren, wenn Schauspieler nicht verfügbar sind. Durch die Erhaltung der Dynamik und des Ausdrucks der ursprünglichen Darbietung können die Kosten und Schwierigkeiten der Nachbearbeitung erheblich reduziert werden.
2. KI-Avatare und Erstellung digitaler Inhalte
   Entwickler können diese Technologie nutzen, um jedem menschlichen Gesicht lebendige Ausdrücke und Bewegungen für virtuelle Moderatoren, digitalen Kundendienst oder Spielcharaktere zu verleihen und so eine natürlichere und lebendigere Darstellung virtueller Charaktere zu ermöglichen.
3. Bildung und Ausbildung
   Es kann zur Erstellung von Lehrvideos verwendet werden, z. B. indem die Gesichter historischer Figuren auf Schauspieler übertragen werden, um den Geschichtsunterricht lebendiger zu gestalten.
4. Unterhaltung und soziale Medien
   Die Nutzer können lustige Kurzvideos in den sozialen Medien erstellen, z. B. das eigene Gesicht oder das eines Freundes in einen klassischen Filmclip oder einen Prominenten eintauschen, wobei die großartigen Leistungen des Originalvideos erhalten bleiben.

QA

1. Ist die CanonSwap-Software für den Normalverbraucher geeignet?
   Nein. CanonSwap ist ein technisches Framework, das sich an Forscher und Entwickler mit einem Hintergrund in KI und Programmierung richtet. Es bietet keine grafische Benutzeroberfläche, die von einem durchschnittlichen Benutzer direkt verwendet werden kann, sondern muss über Code und die Befehlszeile bedient werden.
2. Wie unterscheidet sich diese Technologie von den üblichen Face-Swapping-Apps auf dem Markt?
   Die auf dem Markt erhältlichen Face-Swapping-Apps konzentrieren sich in der Regel mehr auf Unterhaltung und Benutzerfreundlichkeit und können bei der Verarbeitung von Videos einige Details verlieren oder Ruckeln erzeugen. CanonSwap ist ein akademisches Forschungsprojekt, das sich auf die Lösung der technischen Kernprobleme konzentriert und dessen Hauptziel darin besteht, "hohe Wiedergabetreue" und "zeitliche Stabilität" zu erreichen. Das Hauptziel von CanonSwap ist es, eine "hohe Wiedergabetreue" und "zeitliche Stabilität" zu erreichen, d. h. unter Beibehaltung der Identitätsmerkmale werden die dynamischen Attribute des Originalvideos (z. B. Mimik, Mund, Gestik) vollständig synchronisiert, so dass das Ergebnis des Gesichtstauschs Stabilität und Realismus auf Film- und Fernsehniveau erreichen kann.
3. Ist es eine Fälschung, CanonSwap für den Gesichtertausch zu verwenden?
   Dem Forschungspapier zufolge ist CanonSwap deutlich besser als viele bestehende Methoden. Durch die Entkopplung von Bewegungs- und Erscheinungsbildinformationen löst CanonSwap speziell die Probleme von "steifen Gesichtern", nicht übereinstimmenden Ausdrücken und Flackern in Face-Swap-Videos und produziert Videos mit ausgezeichneter visueller Qualität und Konsistenz.
4. Welche Art von Gesichtsanimation kann CanonSwap durchführen?
   CanonSwap kann nicht nur das Gesicht von A auf das Video von B übertragen, sondern auch die Mimik und die Bewegungen von A auf das Gesicht von B anwenden. Das bedeutet, dass Sie ein Video verwenden können, um ein statisches Bild zu steuern und die Personen im Bild so zu bewegen, wie sie es im Video tun, was viel Potenzial für die Anwendung in Szenarien wie Avatar-Laufwerke hat.