لا تتطلب دفاعات الدوافع العميقة (Deepfake) فقط أبحاث الكشف، بل تتطلب أيضًا جهودًا في مجالات إنشاء هذه الدوافع. ومع ذلك، تعاني الطرق الحالية لإنشاء الدوافع العميقة من تدفقات عمل غير واضحة وأداء ضعيف. ولحل هذه المشكلة، نقدّم "DeepFaceLab"، وهو الإطار المهيمن حاليًا في مجال تبديل الوجوه باستخدام تقنيات الدوافع العميقة. يوفر هذا الإطار الأدوات الضرورية، بالإضافة إلى طريقة سهلة الاستخدام لتنفيذ تبديل وجوه عالي الجودة. كما يقدّم بنية مرنة ومتصلة بشكل مرن، مما يتيح للمستخدمين تعزيز سير العمل بأي ميزات إضافية دون الحاجة إلى كتابة أكواد مكررة معقدة. ونُفصّل في هذا العمل المبادئ التي تُوجِّه تنفيذ DeepFaceLab، ونُقدّم وصفًا لسير العمل الخاص به، بحيث يمكن للمستخدمين تعديل أي جزء من السير بسلاسة لتحقيق أهداف التخصيص المطلوبة. ومن المهم الإشارة إلى أن DeepFaceLab قادر على تحقيق نتائج تصل إلى جودة السينما مع الحفاظ على دقة عالية جدًا. ونُظهر ميزة نظامنا من خلال مقارنة منهجنا مع الطرق الأخرى لتبديل الوجوه. لمزيد من المعلومات، يُرجى زيارة: https://github.com/iperov/DeepFaceLab/.