github地址：https://github.com/deepfakes/faceswap
首先要根據他的要求進行安裝，這里注意新建一個conda的虛擬環境，在虛擬環境中安裝運行所需要的包，避免后面安裝包沖突的問題
面部提取，這里遇到一個問題，提示cuda和顯卡版本不兼容。檢查了nvidia-smi中顯示的硬件版本，以及conda list中cuda和cudnn的版本，和nvidia官網https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html上列出的對應版本列表：
發現確實是不兼容（https://zhuanlan.zhihu.com/p/64376059），現有的cuda和cudnn版本較高，於是先把現有的版本卸載掉（這里卸載的是虛擬環境中的包），conda remove --name faceswap cudnn，conda remove --name faceswap cudatoolkit，然后再安裝對應的版本conda install cudatoolkit=9.2, conda install cudnn。再運行程序發現tensorflow也被卸載掉了，再安裝tensorflow：conda install tensorflow。最后可以跑通檢測臉部區域的程序。
訓練網絡
訓練一開始顯示缺少alignments.fsa文件。這是在上一步提取的過程中會自動保存在輸入文件夾中的。在這邊要在運行代碼時加上參數-ala 地址 和-alb 地址，然后就可以，但是運行中發現並沒有用到GPU？暫時不清楚怎么回事。
轉換圖片
先找一個視頻，然后用ffmpeg的命令：ffmpeg -i /path/to/my/video.mp4 /path/to/output/video-frame-%d.png
把視頻每一幀提取出來
然后用之前提取人臉區域的步驟提取人臉區域，這一步主要是為了獲得一個文件alignments.fsa（記錄每一張圖片中要轉換的人臉區域）
接着用python faceswap.py convert -i ~/faceswap/src/trump/ -o ~/faceswap/converted/ -m ~/faceswap/trump_cage_model/ -al alignments.fsa路徑 進行轉換。
最后再用ffmpeg命令將所有圖片轉換成視頻：ffmpeg -i video-frame-%d.png -c:v libx264 -vf "fps=25,format=yuv420p" out.mp4