Aula 52 – RoopUnleashed
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Redes Sociais do Código Fluente:
Scarlett Finch
Scarlett Finch é uma 🎤 cantora e 🎶compositora pop britânica , influencer digital, nos seu 24 anos de idade, adora o Brasil e em especial o Rio de Janeiro.
Ela foi criada utilizando algumas ferramentas de IA como a que vou apresentar hoje, o Foooocus.
Siga a Scarlett Finch no Instagram e no Tiktok:
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Bem-vindos à Aula 52 – RoopUnleashed
Notebook do RoopUnleashed: RoopUnleashedColab
Na aula anterior, exploramos o incrível poder do software Fooocus, que nos permite transformar descrições textuais em obras de arte visuais utilizando avançadas tecnologias de IA.
Hoje, daremos um passo além na nossa jornada pelo universo dos deepfakes com o “Roop Unleashed“, uma ferramenta poderosa para face-swapping e aprimoramento de faces em vídeos e imagens.
Antes de mergulharmos nos detalhes técnicos e práticos, gostaria de compartilhar algo especial com vocês.
Recentemente, criei um perfil para a cantora pop britânica Scarlett Finch, que promete sucesso no Instagram e no TikTok.
Utilizando tanto o Fooocus quanto o RoopUnleashed, produzi um vídeo emocionante onde Scarlett anuncia que sua nova música “How we lost the summer” já está disponível nas principais plataformas de streaming.
Vocês verão ela em diversas situações, demonstrando a versatilidade e o realismo que essas ferramentas de IA podem oferecer.
Assista ao vídeo de Scarlett Finch aqui.
Não deixem de seguir e apoiar Scarlett nas redes sociais para acompanhar seu trabalho incrível e todas as novidades!
Agora, preparem-se para uma aula prática no Google Colab, onde aprenderemos a manipular e aprimorar vídeos e imagens com “Roop Unleashed“.
Vamos explorar como essa tecnologia pode ser aplicada não apenas no entretenimento, mas também em outras áreas criativas e educacionais.
Antes, vamos a uma parte mais teórica e técnica por trás da tecnologia.
Introdução – Face-Swapping e Deepfakes com “Roop Unleashed“
O que são Deepfakes?
Deepfakes são imagens ou vídeos manipulados que usam técnicas avançadas de inteligência artificial e aprendizado de máquina para fazer parecer que alguém está dizendo ou fazendo algo que não aconteceu na realidade.
A palavra “deepfake” é uma combinação de “deep learning” (aprendizado profundo) e “fake” (falso), indicando a tecnologia por trás dessa manipulação.
Tecnologia de Face-Swapping
Uma das aplicações mais populares de deepfakes é o face-swapping, ou troca de rostos. Essa tecnologia substitui o rosto de uma pessoa no vídeo ou imagem pelo de outra. Isso é feito treinando um modelo de rede neural para entender e replicar as características faciais de ambas as pessoas de maneira convincente.
Introdução ao “Roop Unleashed“
“Roop Unleashed” é uma ferramenta que permite aos usuários criar deepfakes, especialmente para face-swapping, sem necessidade de um treinamento extensivo de modelos de IA. Baseada no projeto original chamado “Roop”, esta versão aprimorada oferece uma interface gráfica de usuário mais robusta e várias funcionalidades adicionais que facilitam a manipulação de faces em vídeos e imagens.
Funcionalidades Principais do “Roop Unleashed”
- Seleção de Faces Específicas: Permite aos usuários escolher qual face em uma imagem ou vídeo será substituída.
- Melhoria Dinâmica de Faces: Oferece a opção de aprimorar a qualidade das faces durante o processo de substituição, garantindo um resultado mais limpo e realista.
- Suporte a Vídeos e Imagens: A ferramenta suporta tanto manipulações estáticas em imagens quanto dinâmicas em vídeos, abrindo um leque de possibilidades para criação de conteúdo.
- Interface Gráfica Aperfeiçoada: Torna a tecnologia acessível até para usuários sem experiência técnica em programação ou IA.
Considerações Éticas
Embora o “Roop Unleashed” ofereça potencial considerável para artistas e criadores de conteúdo, é crucial discutir as implicações éticas de seu uso. A capacidade de alterar a aparência de alguém em mídia digital levanta questões sérias sobre consentimento e representação. Portanto, é altamente recomendado que os usuários obtenham permissão das pessoas cujos rostos serão utilizados e divulguem claramente quando um vídeo ou imagem é um deepfake.
Fundamentos Técnicos: Redes Neurais para Deepfake
1. Breve Revisão sobre Redes Neurais
Redes neurais são sistemas inspirados pelo funcionamento do cérebro humano, capazes de aprender tarefas específicas através de exemplos. Compostas de camadas de neurônios, elas transformam progressivamente a entrada recebida, aprendendo características complexas. Isso é crucial na geração de deepfakes para capturar nuances de expressões faciais com precisão.
2. Modelos de Reconhecimento Facial: VGGFace e FaceNet
- VGGFace: Baseado na arquitetura VGG-16, é treinado com milhões de imagens para produzir embeddings que capturam características faciais essenciais, eficaz na identificação e diferenciação de rostos.
- FaceNet: Desenvolvido pelo Google, gera embeddings faciais através de uma rede siamesa, focando na distância entre as representações de diferentes rostos para otimizar a semelhança.
Esses modelos são fundamentais para identificar e modificar faces em deepfakes.
3. Introdução aos Autoencoders e GANs
- Autoencoders: Redes neurais que replicam suas entradas em suas saídas, aprendendo uma representação compacta dos dados, útil para recriar características faciais em deepfakes.
- GANs (Redes Adversárias Generativas): Duas redes em conflito (um gerador e um discriminador) melhoram a qualidade e realismo das imagens geradas, essenciais para criar deepfakes convincentes.
Exemplos de Código e Aplicação do “Roop Unleashed”
face_enhancer.py
eface_swapper.py
:- Face Enhancer: Utiliza o modelo GFPGAN para melhorar a qualidade das faces em deepfakes. O script ajusta a nitidez e textura das faces, integrando melhorias visuais que tornam os deepfakes mais realistas.
- Face Swapper: Aplica modelos de reconhecimento facial e algoritmos de swapping para substituir uma face por outra em vídeos e imagens, utilizando insightface para uma seleção precisa de faces e garantindo substituições convincentes.
roop/predicter.py
eroop/face_analyser.py
:- Utilizam modelos para analisar conteúdo de imagens e vídeos, detectando faces e características essenciais. O
predict_frame
usa o modeloopennsfw2
para avaliar a adequação do conteúdo.
- Utilizam modelos para analisar conteúdo de imagens e vídeos, detectando faces e características essenciais. O
roop/utilities.py
:- Manipulação de Vídeo: Funções como
extract_frames
ecreate_video
manipulam frames para análise e recompilação após edições, essenciais para manter a qualidade e compatibilidade. - Manipulação de Áudio com
restore_audio
: Garante que o áudio original seja preservado ou sincronizado corretamente após a edição de vídeo, crucial para a experiência de visualização final.
- Manipulação de Vídeo: Funções como
Com este entendimento sólido das tecnologias subjacentes e das aplicações específicas dentro do projeto “Roop Unleashed“, estamos agora prontos para explorar esses conceitos na prática.
Vamos agora utilizar o Google Colab para demonstrar o uso real dessa ferramenta e técnicas.
Iremos aplicar o conhecimento adquirido para criar e aprimorar deepfakes, utilizando diretamente o código e as funcionalidades discutidas.
Preparem-se para uma sessão interativa onde vocês poderão ver em primeira mão como a teoria se traduz em aplicação prática.
Vamos manipular vídeos, experimentar a troca e o aprimoramento de faces e observar os resultados que essa tecnologia pode alcançar.
Esta será uma oportunidade valiosa para compreender melhor os desafios técnicos, bem como as implicações éticas do uso de deepfakes.
Deep Fake na Prática
Passo 1 – Crie o personagem base
Abra o Notebook do Fooocus: Fooocus
E use algum prompt como esse abaixo para gerar o seu personagem base.
Prompt: Punk girl realistic photo, grunge style, incredibly detailed, reflection, octane, detailed face, 35mm, F/2.8, 4k
Prompt: Out of focus photorealistic of a beautiful!!! aesthetic!!! pale young woman by sarah moon, very blurry, translucent white skin, closed eyes, foggy, kodak film, ultra realistic face, photorealistic effect, 8k, perfetc eyes, perfect edges, perfetc body and hair ultra realistic, hair with great details, face photorealistic, perfect face, perfect anatomy, clouds, fog, smoke, cloud.
Prompt: Girl soft lighting, glamorous, sophisticated, studio photography.
Prompt: A man in a formal suit and tie, sitting at a desk with a stack of papers and a pen in front of him, The background should be a bookshelf filled with leather-bound books.
Prompt: a character photograph of a smiling old man, optimistic, photojournalism, war photography, adobe, canon, nikon, flickr contest winner, neo-expressionism, art photography, busy background, hyperrealism, chiaroscuro, anamorphic lens flare, elegant, shallow depth of field, haze, volumetric lighting, photo taken with provia, 24mm, f1.8.
Salve a(s) foto(s) do seu personagem em alguma pasta da sua máquina.
Passo 2 – Trocar a cara
Agora, o faceswap de algum vídeo.
O que vamos fazer é pegar algum vídeo que já exista, tem a possibilidade de fazer na hora direto no Roop Unleashed ou subir da sua máquina.
Nesses sites você pode encontrar vídeos para essa experiência:Pixabay,Pexels, Videezy, Vidsplay.
Abra o notebook “RoopUnleashedColab” no Google Colab e sigam as instruções para configurar o ambiente de trabalho conforme necessário.
Estou ansioso para ver as incríveis criações que todos vocês irão realizar!
Até a próxima!
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Obrigado, até a próxima e bons estudos. 😉