얼굴 합성 Face Swap 사용법 설치 와 사용방법

Faceswap은 광범위한 플랫폼에서 이용가능한 뛰어난 오픈 소스 Deepfakes 애플리케이션입니다. 이 프로그램은 Tensorflow, Keras, 그리고 Python 기반으로 개발되었습니다. 뿐만 아니라, Windows에서나 macOS, 또는 Linux 환경에서도 순조롭게 동작합니다.

 

 

Faceswap

 

Faceswap과 Anaconda(아나콘다) 설치 방법

파이썬 환경 구축: 아나콘다(Anaconda) 설치

Faceswap은 파이썬 환경에서 작동하므로, 먼저 파이썬을 시스템에 설정해야 합니다. 설치 과정 중에 발생할 수 있는 문제점을 줄이고, 다양한 라이브러리를 효율적으로 관리하기 위해 아나콘다를 활용하는 것이 좋습니다.

 

• 아나콘다 다운로드 링크: www.anaconda.com/products/individual

Free Download | Anaconda

• 설치 도중에는 'PATH' 옵션을 선택하여 경로 설정을 자동으로 진행하면 편리합니다.

Deepfake 툴: Faceswap 설치 과정

Faceswap 공식 다운로드 페이지: https://faceswap.dev/download/

Download - Faceswap

• 설치시, Windows 운영체제를 위한 실행파일(.exe) 선택을 권장합니다. 이 방법은 설치 과정의 복잡성을 줄여줍니다.
• 만약 GPU(외장 그래픽 카드)가 컴퓨터에 장착되어 있다면, 해당 그래픽 카드 옵션을 선택하십시오. 반대로 GPU가 없는 경우에는 "Setup for CPU" 옵션을 선택합니다. Faceswap은 계산량이 많아, GPU를 사용하면 처리 시간을 크게 단축시킬 수 있습니다.
• 기본적으로 Faceswap은 C:\Users\사용자\faceswap 경로에 설치됩니다. 이 경로에서 커맨드 창이나 터미널을 열고 python faceswap.py gui 명령어를 입력하여 Faceswap을 실행하거나, 바탕화면에 생성되는 바로가기 아이콘을 클릭하여 프로그램을 시작할 수 있습니다.

Faceswap 실행 오류 대처 방안

plaidml 라이브러리 설치와 설정

Faceswap 실행 중 문제가 발생할 경우, 가장 먼저 진행해야 할 절차는 'plaidml'라는 라이브러리를 설치하는 것입니다. 이 라이브러리는 딥러닝 연산을 위해 GPU를 효율적으로 활용하는 프레임워크를 제공합니다.

• 특정 버전에 대한 호환성 문제로 인해 pip install plaidml==0.6.4 명령어를 사용하여 0.6.4 버전을 설치하는 것이 바람직합니다.
• 설치가 끝난 후, plaidml-setup 명령어로 해당 라이브러리의 설정을 완료합니다.

1. 'Enable experimental device support? (y,n)[n]'에서 'y'를 선택합니다.
2. 'Default device? (1,2,3,4)[1]'에서 자신의 GPU 번호를 선택합니다.
3. 'Save settings to C:Users\사용자.plaidml? (y,n)[y]'에서 'y'를 선택하여 설정을 저장합니다.
4. 마지막으로 setx KERAS_BACKEND plaidml.keras.backend 명령어를 입력하여 설정을 마무리합니다.

필요한 라이브러리 추가 설치

Faceswap을 원활하게 사용하기 위해 추가적인 라이브러리 설치가 필요할 수 있습니다. 이때, C:\Users\사용자\faceswap 경로 내에 위치한 다음의 파일들을 참조하면 됩니다:

• _requirements_base.txt
• requirements_amd.txt
• requirements_cpu.txt
• requirements_nvidia.txt

컴퓨터의 GPU 유형에 따라 적절한 파일을 선택하고, 예를 들어 pip install -r requirements_amd.txt와 같은 명령어를 사용하여 한번에 필요한 라이브러리들을 설치할 수 있습니다.

Faceswap 사용 방법: 딥페이크 만들기

1. 기본적인 단계

Faceswap을 이용한 딥페이크 생성에는 세 가지 주요 단계가 있습니다.

• 추출(Extract)
• 학습(Train)
• 변환(Convert)

2. 추출 과정 (Extract)

이 단계에서는 동영상에서 얼굴을 추출합니다. 두 개의 동영상을 준비해야 합니다: 하나는 원본("1번"), 다른 하나는 대상("2번") 동영상입니다. 이후에 원본 동영상의 얼굴을 대상 동영상에 적용할 것입니다.

• Data 설정
  • Input Dir: 얼굴을 추출할 동영상을 선택합니다.
  • Output Dir: 추출된 얼굴 사진을 저장할 폴더를 지정합니다.
  • Alignments: 이 부분은 비워둡니다.
• Plugins 설정
  • Cv2-Dnn 옵션을 선택합니다.

원본과 대상 동영상 모두에서 위의 과정을 거칩니다. 그러나 결과물은 서로 다른 폴더에 저장해야 합니다. 추출된 이미지 중 얼굴이 아닌 사진은 제거해야 합니다.

한글 파일 경로나 이름은 실행 오류를 유발할 수 있으므로, 모든 한글 이름/경로는 영어나 숫자로 변경하는 것이 좋습니다.

3. 학습 과정 (Train)

학습 전, 일부 설정이 필요합니다.

• Settings
  • Coverage: 학습에 사용될 얼굴의 범위를 지정합니다. 자연스러운 결과를 위해 87.5로 설정하고 저장합니다.
• Faces 설정
  • Input A: 원본 동영상에서 추출된 얼굴 이미지를 선택합니다.
  • Alignments A: 원본 동영상의 Alignments 파일을 선택합니다.
  • Input B: 대상 동영상에서 추출된 얼굴 이미지를 선택합니다.
  • Alignments B: 대상 동영상의 Alignments 파일을 선택합니다.
• Model 설정
  • Model Dir: 학습 결과를 저장할 폴더를 선택합니다.
  • Trainer: 기본 설정으로 "Original" 옵션을 사용합니다.

학습은 시간이 많이 소요됩니다. 중간에 학습을 멈추더라도, 이후에 계속 학습할 수 있습니다.

4. 변환 과정 (Convert)

학습된 모델을 사용하여 원본 얼굴을 대상 동영상에 적용합니다.

• Data 설정
  • Input Dir: 대상 동영상을 선택합니다.
  • Output Dir: 완성된 동영상을 저장할 폴더를 지정합니다.
  • Alignments: 대상 동영상의 Alignments 파일을 선택합니다.
  • Model Dir: 학습 결과 폴더를 선택합니다.
• Writer 설정
  • Ffmpeg 옵션을 선택합니다.

마지막으로, Swap Model 옵션을 체크하면 변환 과정이 완료됩니다.

 

이를 악의적인 목적으로 활용할 경우 법적 제재를 받을 수 있습니다.