論文の概要: DeepFaceLab: Integrated, flexible and extensible face-swapping framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.05535v5
- Date: Tue, 29 Jun 2021 07:07:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-03 18:51:52.857543
- Title: DeepFaceLab: Integrated, flexible and extensible face-swapping framework
- Title（参考訳）: DeepFaceLab: 統合的でフレキシブルで拡張可能なフェイススワッピングフレームワーク
- Authors: Ivan Perov, Daiheng Gao, Nikolay Chervoniy, Kunlin Liu, Sugasa
Marangonda, Chris Um\'e, Mr. Dpfks, Carl Shift Facenheim, Luis RP, Jian
Jiang, Sheng Zhang, Pingyu Wu, Bo Zhou, Weiming Zhang
- Abstract要約: DeepFaceLabは、顔をスワッピングするための、現在支配的なディープフェイクフレームワークです。
必要なツールと、高品質なフェイススワッピングを実行するための使いやすい方法を提供する。
DeepFaceLabが高忠実度で映画品質の成果を達成できることは注目に値する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.97701815296192
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deepfake defense not only requires the research of detection but also
requires the efforts of generation methods. However, current deepfake methods
suffer the effects of obscure workflow and poor performance. To solve this
problem, we present DeepFaceLab, the current dominant deepfake framework for
face-swapping. It provides the necessary tools as well as an easy-to-use way to
conduct high-quality face-swapping. It also offers a flexible and loose
coupling structure for people who need to strengthen their pipeline with other
features without writing complicated boilerplate code. We detail the principles
that drive the implementation of DeepFaceLab and introduce its pipeline,
through which every aspect of the pipeline can be modified painlessly by users
to achieve their customization purpose. It is noteworthy that DeepFaceLab could
achieve cinema-quality results with high fidelity. We demonstrate the advantage
of our system by comparing our approach with other face-swapping methods.For
more information, please visit:https://github.com/iperov/DeepFaceLab/.
- Abstract（参考訳）: ディープフェイク防御は、検出の研究だけでなく、生成方法の努力も必要である。
しかし、現在のdeepfakeメソッドは、あいまいなワークフローとパフォーマンス不良の影響を受けている。
そこで本研究では,現在主流となっている顔スワッピング用ディープフェイクフレームワークであるdeepfacelabを提案する。
必要なツールと、高品質なフェイススワッピングを実行するための使いやすい方法を提供する。
複雑な定型コードを記述することなく、パイプラインを他の機能で強化する必要がある人たちのために、フレキシブルでゆるやかな結合構造も提供する。
私たちは、deepfacelabの実装を推進する原則を詳述し、パイプラインを紹介します。
DeepFaceLabが高忠実度で映画品質の成果を達成できることは注目に値する。
我々は、我々のアプローチを他のフェイススワッピング手法と比較することで、システムの利点を実証する。
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