最近在研究faceswap相关的内容，通过百度搜索了各种教程之后，发现相关的文章不少，但是内容基本一致，差不多的复制粘贴。按照帖子中的操作步骤进行之后发现效果不忍直视，具体的替换之后的图就不贴了。直到从官网看到相关的文章之后才发现那些简明操作步骤基本都是错误的。
原始文章链接：https://forum.faceswap.dev/viewtopic.php?f=5&t=27 包括一些名词解释也可以参考这个链接。本文只是简单记录下相关的步骤。其余的一些内容可以参考原文链接。
1. 提取人脸数据
色情网站发展历史
当你在凝视深渊的时候，深渊也在凝视着你 -- 尼采《善恶的彼岸》
什么是网络色情？严谨的定义就是：凡是网络上以性或人体裸露为主要诉求的讯息，其目的在于挑逗引发使用者的性欲，表现方式可以是透过文字、声音、影像、图片、漫画等。
网络色情发展史
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互联网萌芽年代 邮件传输——当时在大学科研院所以及一些公司，已经有人通过软盘、邮件来传输一些来自台湾、日本的纯色情文字。
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互联网普及年代 搜索引擎之SEX和XXX搜索——有了搜索引擎，给网络色情的中国的发展带了巨大的发展。96年的YAHOO,97年国内的SOHOO，其搜索结构中，SEX和XXX主体字的搜索占了很大的比例。
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互联网发展年代 个人主页、情色电影、明星图片、性爱课堂、色情文学
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个人网站初期，色情的躲避和小范围传播：98年，国内的碧海银沙和网易推出了免费申请的个人主页空间，网络用户大量增加。当时的政策是，一旦发现某个个人网站中有色情成分，如果被空间提供商发现，就会停止器个人空间，如果被公安局发现，就会连带影响到整台服务器。 门户网站的边缘内容从情色电影、明星图片到性爱课堂：99年国内开始出现门户的概念，以大内容吸引更多网民访问的网站，已经主动提供了一些可算可不算色情的内容，比如提供情色电影海报，介绍等，特别是各种明星图片。
Porn Data Anaylize — 分类数据二次分析
我真的是以欣赏的角度看的，挺好看。很有态度，感觉真的像一个传媒公司，镜头，画面，转场，特写都很专业。艺人也是很敬业，很佩服他们. ..
U1S1演员确实没研究，怎么说也是小电影还是需要演技的。但这些演员都是真刀真枪的干。要是能真的请到传媒学院的或者那些圈里的明星估计会更好。– 糊胡涂
我没有要传播色情的意思，只是对于爬取的数据进行分析的时候，总会有些出乎意料的发现。在国内所有的情色内容都是不合法的，但是违法的事情确并没有因此而销声匿迹。通过最近的分析，我发现色情产业这个规模异常的庞大。原来想写一篇简单的分析文章，现在却发现自己分析的不过是冰山一角。现在的色情行业已经不再仅仅局限于提供色情视频的观看，点播下载。现在基于各种直播平台的在线直播，打赏，网红主播，TS CD，甚至有专门的编剧，导演拍摄，并且喊着口号甚至要超越日本，成为世界第一。
大家好，我是麻豆傳媒P先生。 謝謝大家一直對麻豆的支持，我們想打造屬於華人的中文市場，不讓日本一直走在我們前面，我們持續努力前行，打造華人的驕傲！ 最近有許多人不斷的盜取麻豆的原創影片，我想這可能是大家還不習慣屬於華人國產影片的出現。感謝所有的同行跟我們一起努力，為每個人的夜晚去打造歡愉，但是盜取麻豆的影片只會讓歡愉更快的消失，讓華人國產停滯不前。 –麻豆传媒
Porn Data Anaylize — TS伪娘 分类数据浅析
所谓“伪娘”，即通过女装、化妆等手法让外人认为是女性的男性，我们通常可以在各地的漫展上看到相当数量的“伪娘”，这也是二次元文化中的萌属性之一。
而“药娘”则不同，简单来说就是心理性别为女，生理性别为男的跨性别者，他们通常是依靠激素药物改变内分泌，从而让自己身体特征逐渐接近女性。这个群体的人数非常稀少且又特殊，直至去年（2016年？根据参考链接文章编辑时间推测。）才在网络上出现相关讨论，但目前并没有引起社会的广泛关注。
Porn Data Anaylize — AI换脸 分类数据浅析(github)
声明：本文中所有数据都是来源于第三方福利网站的数据，本文仅对数据中相关的信息进行解析。本人非常喜欢这些女明星，绝无抹黑之意。
from pyspark.sql.functions import col
import altair as alt
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
csv = spark.read.option("header",True).csv("hdfs://localhost:9000/data2/porn_data_movie.csv")
csv.printSchema()
root |-- id: string (nullable = true) |-- create: string (nullable = true) |-- update: string (nullable = true) |-- name: string (nullable = true) |-- describe: string (nullable = true) |-- source_id: string (nullable = true) |-- publish_time: string (nullable = true) |-- play_count: string (nullable = true) |-- good_count: string (nullable = true) |-- bad_count: string (nullable = true) |-- link_count: string (nullable = true) |-- comment_count: string (nullable = true) |-- designation: string (nullable = true) |-- category_id: string (nullable = true) |-- porn_site_id: string (nullable = true) |-- uploader_id: string (nullable = true) |-- producer: string (nullable = true)
Porn Data Anaylize — 标签 模特信息分析(github)
from pyspark.sql.functions import col
import altair as alt
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')
csv = spark.read.option("header",True).csv("hdfs://localhost:9000/data2/porn_data_movie_tags.csv")
tag_csv = spark.read.option("header",True).csv("hdfs://localhost:9000/data2/porn_data_tag.csv")
csv.show()
+---+--------+------+ | id|movie_id|tag_id| +---+--------+------+ | 1| 9909| 1| | 2| 9909| 2| | 3| 9909| 3| | 4| 9909| 4| | 5| 9910| 5| | 6| 9910| 6| | 7| 9910| 7| | 8| 9910| 8| | 9| 9910| 9| | 10| 9910| 10| | 11| 9911| 12| | 12| 9911| 2| | 13| 9911| 1| | 14| 9911| 13| | 15| 9910| 11| | 16| 9911| 14| | 17| 9911| 15| | 18| 9911| 5| | 19| 9910| 16| | 20| 9910| 17| +---+--------+------+ only showing top 20 rows