DeepFaceLab：統合的で柔軟性に富み、拡張可能な顔交換フレームワーク

ディープフェイク対策は検出技術の研究にとどまらず、生成手法の開発にも依存している。しかし、現在のディープフェイク技術は、不明瞭なワークフローと低性能という課題に直面している。この問題を解決するため、本研究では顔交換を目的とした現在最も主流のフレームワークであるDeepFaceLabを提案する。DeepFaceLabは、高品質な顔交換を実現するための必要なツールを提供するとともに、直感的かつ使いやすいインターフェースを備えている。さらに、他の機能とパイプラインを統合したいユーザーに対して、複雑なテンプレートコードを書くことなく柔軟かつ緩やかな結合構造を提供する。本稿では、DeepFaceLabの実装を支える基本原理を詳細に説明し、ユーザーがパイプラインのあらゆる部分を手軽にカスタマイズできるよう、そのパイプライン構造を紹介する。特に注目すべきは、DeepFaceLabが高忠実度で映画級の品質を実現できることである。他の顔交換手法と比較することで、本システムの優位性を実証している。詳細情報は以下のURLをご覧ください：https://github.com/iperov/DeepFaceLab/