DeepFaceLab：集成、灵活且可扩展的面部交换框架

深度伪造防御不仅依赖于检测技术的研究，也需要生成方法的持续发展。然而，当前的深度伪造技术普遍存在流程不透明、性能不佳等问题。为解决这一难题，本文提出 DeepFaceLab——目前主流的面部替换深度伪造框架。该框架提供了完整的工具链，并以简洁易用的方式实现高质量的面部替换效果。同时，其具备灵活且松耦合的架构设计，使用户在无需编写复杂样板代码的前提下，轻松集成其他功能模块以增强自身工作流。本文详细阐述了 DeepFaceLab 的实现原理，并介绍了其整体处理流程，用户可无缝地对流程中任意环节进行定制化修改，以满足个性化需求。值得注意的是，DeepFaceLab 能够实现具有高保真度的电影级视觉效果。通过与现有其他面部替换方法的对比，本文充分展示了本系统的优越性能。更多详细信息，请访问：https://github.com/iperov/DeepFaceLab/。