DeepFaceLab: 통합적이고 유연하며 확장 가능한 얼굴 교체 프레임워크

딥페이크 방어는 탐지 기술 연구뿐만 아니라 생성 기법 개발에도 기여해야 한다. 그러나 현재의 딥페이크 기법은 모호한 작업 흐름과 낮은 성능 문제에 직면해 있다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 얼굴 교체(face-swapping) 분야에서 현재 주도적인 역할을 하는 딥페이크 프레임워크인 DeepFaceLab을 제안한다. 이 프레임워크는 고품질의 얼굴 교체를 수행할 수 있도록 필요한 도구들을 제공하며, 사용이 간편한 인터페이스를 갖추고 있다. 또한, 복잡한 반복 코드를 작성하지 않고도 다른 기능과 파이프라인을 유연하게 통합하고자 하는 사용자를 위해 유연하고 느슨한 결합 구조를 제공한다. 본 논문에서는 DeepFaceLab의 구현을 이끄는 핵심 원리와 파이프라인 아키텍처를 상세히 설명하며, 사용자가 파이프라인의 모든 구성 요소를 손쉽게 수정하여 원하는 맞춤형 작업을 수행할 수 있음을 보여준다. 특히, DeepFaceLab은 높은 정밀도를 유지하면서도 영화 수준의 고화질 결과를 달성할 수 있음을 강조할 만하다. 제안하는 시스템의 우수성을 다른 얼굴 교체 기법들과의 비교를 통해 실험적으로 입증하였다. 자세한 정보는 다음 URL을 참조하시기 바랍니다: https://github.com/iperov/DeepFaceLab/.