딥페이크 프로그램

오픈소스 딥페이크 소프트웨어의 표시 가격은 0원이고, 이 분야에서 가장 오해를 부르는 숫자입니다. 진짜 청구서는 하드웨어에서 시작합니다. 스왑 파이프라인은 VRAM 8 GB 이상의 최신 NVIDIA 카드를 원하고, DeepFaceLab 같은 학습 기반 툴은 그보다 훨씬 많은 것에 더해 모델마다 며칠의 연산을 요구합니다. 그다음이 환경입니다. 파이썬 버전, CUDA와 cuDNN 릴리스, onnxruntime 빌드가 얽힌 이 스택은 버전 하나만 어긋나도 조용히 CPU로 내려앉아, 1분짜리 렌더링을 두 시간짜리로 바꿔 놓습니다.

그 작업 중 어느 것도 더 나은 이미지를 만들지 않습니다. 이 서비스가 이미 튜닝된 하드웨어에서 돌리고 있는 바로 그 파이프라인을 여러분 책상 위에 재현할 뿐입니다. 데스크톱 경로가 값을 하는 경우는 둘입니다. 작업당 과금이 의미를 잃는 무제한 대량 배치 작업, 그리고 파이프라인 자체를 고치는 연구입니다. 나머지 모두에게 설치는 진짜 작업 앞에 세워진 요금소입니다.

작업을 제출하면 이 엔진은 잘 설정된 로컬 데스크톱 파이프라인과 같은 단계를 밟습니다. 검출이 각 얼굴을 찾아 상자로 두르고, 옆으로 누운 영상은 회전 처리를 함께 합니다. 랜드마킹이 눈과 코와 입과 턱에 점을 찍고, 정렬기가 얼굴 영역을 정규화하며, 스왑기가 여러분이 지정한 픽셀 부스트 해상도에서 소스 정체성을 담아 그 영역을 다시 세웁니다. 최대 1024×1024입니다.

결과는 다시 원래 화면으로 변형되어 들어가고, 손과 머리카락이 새 얼굴 앞에 남도록 가림 마스크에 맞춰 가장자리를 부드럽게 처리한 뒤, 여러분이 켠 향상 도구로 넘어갑니다. 데스크톱 딥페이크 프로그램과의 유일한 차이는 반도체가 어디에 놓여 있느냐입니다. 대기열과 GPU와 모델 가중치와 장애 처리는 저희가 관리합니다. 결과가 이상할 때 디버깅하는 순서도 같습니다. 향상에서 스왑으로, 스왑에서 검출로 거슬러 올라가면 됩니다.

마케팅은 무시하고 네 가지를 시험하세요. 스왑 해상도입니다. 128이나 256픽셀에서만 합성하는 것은 클로즈업에서 반드시 뭉개지므로, 512나 1024로 올리는 부스트 패스가 있는지 보세요. 모델 개수입니다. 모델이 하나뿐인 딥페이크 툴은 그 하나의 구조가 여러분의 컷에서 실패할 때 내놓을 답이 없지만, 여기서는 같은 작업을 13개 모델에 걸쳐 드롭다운으로 다시 렌더링할 수 있습니다. 영상 지원입니다. 많은 웹 도구가 요금표에만 영상이라고 적어 두고 실제로는 사진 전용이므로, 실제 클립 길이와 프레임 레이트 처리를 확인하세요.

네 번째 시험이 가장 정직합니다. 자기 소재를 무료 등급에 직접 통과시켜 보는 것입니다. 인물 보정을 하는 사람에게 최고인 딥페이크 프로그램이 세로 영상을 편집하는 사람에게도 최고인 것은 아니고, 어떤 비교표도 자기 컷이 렌더링되는 것을 직접 보는 일을 대신하지 못합니다. 여기 가입 크레딧 20개가 사는 것이 정확히 그 시험입니다. 유료 고객이 쓰는 것과 같은 모델로 원본 해상도 이미지 하나 또는 영상 작업 하나를 돌릴 수 있습니다.