火遍全网的「蚂蚁呀嘿」教程开源了！
最近，小伙伴们的朋友圈、某音、某手、某博是不是都被魔性的「蚂蚁呀嘿」换脸视频刷屏了？！！甚至有网友纷纷吐槽：「这几天就仿佛捅了蚂蚁窝…」
看到这里，小伙伴们都跃跃欲试，想要制作自己订制的「蚂蚁呀嘿」。但你打开电脑，翻遍各大网站寻找教程，发现自己早已经落后了！某宝上面已经出现了大量「蚂蚁呀嘿」的视频教程与代做！更震惊的是，部分开发者已经靠这个赚的盆满钵满、日入过万！
不要惊慌！不要眼红！
今天小编就吐血为大家扒出了一个价值过亿的开源项目：PaddleGAN！
它不仅完全免费，也完全省去了在Avatarify和剪映等多个软件间切换，使你一键即可生成「蚂蚁呀嘿」视频！！
这个能力依托于First Order Motion算法，它不仅能轻松实现「蚂蚁呀嘿」换脸视频，还支持你自己录制面部动作，生成任何题材的换脸视频，甚至开发属于自己的App或者小程序，走上发家致富之路~
光说不练假把式，接下来贴心的小编就给大家介绍下这个核心技术，并真正手把手教你三步实现「蚂蚁呀嘿」~
动作迁移算法
First Order Motion
首先，不得不提的是「蚂蚁呀嘿」的视频换脸所应用的核心——动作迁移算法First Order Motion。它的功能就是将人物A的脸部动作搬移到人物B身上，让人物B的脸完美演绎人物A的表情。
First Order Motion算法的结构图如下：
简单的说，First Order Motion能够通过自监督的方式学习到图像中的关键点。不需要先验地知道目标的一些信息，比如骨架等就可以实现动作迁移。
而PaddleGAN（飞桨生成对抗网络工具套件）不仅提供已经实现好的First Order Motion算法及完善的训练、预测代码。还在AI Studio学习与实训平台实现了完整的在线项目及「蚂蚁呀嘿」素材，小伙伴们可以根据需要，使用AI Studio的免费的算力，自己实现更多具有创意的动作迁移效果！
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1586056
小编在此强烈呼吁一定要薅这个羊毛啊！一旦错过就真的不能再怪小编啦
书归正传！咱们来看看具体如何操作！⁄(⁄ ⁄•⁄ω⁄•⁄ ⁄)⁄
三步实现专属
定制版的「蚂蚁呀嘿」
说明：以下步骤都是在AI Studio平台上操作实现。
!git clone https://gitee.com/PaddlePaddle/PaddleGAN
!pip install -r requirements.txt命令：
!export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/home/aistudio/work/PaddleGAN && python -u tools/first-order-demo.py --driving_video ~/fullbody.MP4 --source_image ~/秃头乔哥.png --relative --adapt_scale
只需在如下命令中的driving_video参数和source_image参数分别换成自己的视频（蓝色部分）和照片路径（黄色部分），即可运行得到「蚂蚁呀嘿」换脸视频。
driving_video: 驱动视频，模型将学习视频中人物的面部表情 source_image：源图片，模型将驱动视频中的人物表情迁移至源图片的人物上
不过这个视频还没有配乐，所以还需要第三步！
运行以下命令即可生成最终的「蚂蚁呀嘿」专属视频啦（本例中的视频文件名为export.mp4）！
videoclip_1 = VideoFileClip("/home/aistudio/fullbody.MP4")
videoclip_2 = VideoFileClip("./output/result.mp4")
audio_1 = videoclip_1.audio
videoclip_3 = videoclip_2.set_audio(audio_1)
videoclip_3.write_videofile("./output/export.mp4", audio_codec="aac")
同时，PaddleGAN的表情迁移能力灵活支持各类不同表情的面部迁移，不仅「蚂蚁呀嘿」，任何其他魔性的视频都可一一制作。
PaddleGAN还有更多惊喜！
让小编惊喜的是「蚂蚁呀嘿」竟然只是PaddleGAN数十种能力中的一种！！！这个免费开源的套件里藏着满满的宝藏，包括唇形合成（对嘴型）、视频/照片修复（上色、超分、插帧）、人脸动漫化、照片动漫化等等！！一个比一个更厉害！
比如「蒙娜丽莎」播新闻：
百年前照片修复：
照片动漫化：
PaddleGAN就如一个「游乐场」，欢迎各位「玩家」踊跃无票入场，体验各类「游戏设施」，如果玩得开心，希望各位小伙伴点Star给开源社区精神一点支持~
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleGAN
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