2019年11月5日SHAREツイートシェアはてブLINEPocketこの記事では実際にDeepFaceLabを使って動画を制作する方法を解説していきます。DeepFaceLabを使うのに必要なものvRAMが2GB以上のNVIDIAもしくはAMDのビデオカード推奨となっています。性能の高いGPUほど、vRAMの大きいGPUほど、高品質な動画を制作することができます。一応、ビデオカードなしでも、できなくはないみたいですが、難しいのではないかなと思います。時間があったらまた試してみます。DeepFaceLabの種類DeepFaceLabには環境に合わせて下記の3つの種類が用意されています。」を例に解説していきます。CUDA9.2のインストールNVIDIA製のGTXシリーズのビデオカードで、DeepFaceLabを使用する場合、CUDA9.2をインストールする必要があります。CUDA9.2以外がインストールされている場合はアンインストールして、CUDA9.2をインストールします。下記のNVIDIAのWebサイトからインストーラーをダウンロードし、インストールします。https://developer.nvidia.com/cuda-92-download-archiveRTXシリーズの場合はCUDA10.1をインストールします。DeepFaceLabをダウンロードする下記のリンク先からDeepFaceLabをダウンロードします。ご自身の環境に合った.exeをダウンロードしてください。Bridge以降のCPUはAVXに対応していますので、RTXシリーズのGPUをお使いの方は基本的にこちらでよいと思います。CPU用DeepFaceLabのダウンロード「build_06_20_2019」を使用してください2019年11月現在、「build_10_27_2019」までリリースされていますが、「build_08_19_2019」以降は顔合成の品質が低下しています。具体的には、顔を合成した部分に正方形のエッジが明らかに見えたり、Convertする際にOverlayを使用すると、周りに黒いスジが入ってしまします。現時点では「build_06_20_2019」が一番高品質な動画を制作することができます。ダウンロードしたらダブルクリックして解凍します。最初は「実行」ボタンが表示されないので、詳細情報を押すと「実行」ボタンが表示されます。適当な場所に解凍します。場所はどこでも構いません。解凍したフォルダを開きます。フォルダを開くとこんな感じになっています。これを見ると「なんかややこしそう」と思ってしまいますが、意外と簡単なので安心してください。DeepFaceLabはソフトをインストールしてアプリケーションとして利用するタイプのものではなく、工程ごとにバッチファイルを実行していく形になります。あって、ややこしそうに見えますが、ザックリと説明すると、素材を準備して、順番にバッチファイルを実行していくだけです。学習させる(train)顔を移植した画像を書き出し(convert)書き出した画像を動画にする1.素材を準備する素材となる動画を準備します。素材は何でも構いませんが、まずは1~2、3分程度のもので試してみるのが良いかと思います。素材は顔を移植する側とされる側の2種類が必要です。「ニコラス・ケイジの顔を、ドナルド・トランプに移植する」場合は、ニコラス・ケイジの動画がdata_src、ドナルド・トランプの動画がdata_dstとなります。用意した素材は、それぞれ上記の例のようにdata_srcとdata_dstに名前を変更し、workspaceフォルダに入れておきます。最初からサンプルの動画が入ってますので、サンプルは消しましょう。使用する素材にはいくつか注意が必要です。場合によっては事前に動画編集ソフトで、編集する必要があります。・動画に複数の人物の顔が映っていないことこの後の工程で人物の顔部分のみを画像で書き出しますが、動画内のすべての顔と認識されるものが書き出されますので、動画には一人の人物の顔しか映らないようにしましょう。・人物の顔が十分なサイズで写っていること素材となる動画(特にdata_src)は人物の顔がある程度の大きく映っている必要があります。具体的には顔部分の画像の書き出しは256×256ピクセルの正方形なので、動画上の人物の顔のサイズがこの程度のサイズで写っていることが望ましいでしょう。(train時の解像度は最大でも128×128ピクセルなので、この程度でも良いかもしれません)こんな感じなので、ドラマや映画を素材にする場合は、素材にする人物の顔がある程度大きいサイズで写っているカットのみを抽出して、ひとつの動画につなげておく必要があります。同じ画面上に別の人物の顔が映りこんでいる場合は顔と認識されないよう、モザイクをかけておく等の処理も必要になります。data_src.bat」を実行し、data_srcの動画を画像で書き出します、data_srcは顔を移植する側、つまり画像は学習にしか使用しないないので、全フレーム書き出す必要はありません。書き出すフレームレートを選択できます。素材が短い場合は全フレーム書き出したほうが良いかもしれません。FPS.bat」を実行し、data_dstの動画を全フレーム画像で書き出します。こちらは顔を移植される側なので、最後に顔を移植して動画にする際に全フレーム必要になるので、自動的に全フレーム書き出しとなります。途中、アルファチャンネル(透過)ありのPNGで書き出すオプションを尋ねられます。data_dstの動画に透過部分があり、DeepFaceLabで制作した動画を、あとで動画編集ソフトで合成する際などはyにします。書き出された画像はそれぞれ、workspaceフォルダの中の「data_src」「data_dst」のフォルダの中に書き出されます。前の工程で書き出した画像から、さらに顔部分のみを抽出し画像で書き出します。GPU.bat」を実行しdata_srcの画像から顔部分のみを抽出します。GPU.bat」を実行しdata_dstの画像から顔部分のみを抽出します。書き出された画像は、それぞれ「data_src」「data_dst」のフォルダ内の「aligned」というフォルダに書き出されます。前工程での顔部分のみの抽出ですが、残念ながら必ず何かしらの誤検出があります。これらが学習時に入っていると悪影響を及ぼすので、削除する必要があります。あるのは「耳」や「グーにした状態の手」、「家具の模様」など思わぬものが顔として認識されいます。histogram.bat」を実行すると、data_srcフォルダの中のalignedに入っている、画像がヒストグラムで並べ替えられます。ここではヒストグラムが何なのかは説明しませんが、これを実行すると似た画像で並べ替えられるので、誤検出された画像を見つけやすくなります。並べ替えが終わったら、フォルダを開き誤検出された画像を削除します。histogram」を実行し、並べ替えた後、誤検出された顔画像を削除します、5.学習させる(train)ここで肝心の機械学習です。H128.bat」のどちらかを使用します。H64.bat64×64ピクセルで学習させます。顔が正面を向いているシーンなどはこちらで十分とのこと。H128.bat128×128ピクセルで学習させます。」よりも高解像度なため高品質になりますが、学習に時間がかかります。欧米人よりも顔が平たいアジア人にはこちらのほうが適しているようです。実行すると、まず下記のオプションを尋ねられます。:yにすると、プレビュー画面を保存してくれるそうですが、不要なのでいつもnにしています。:バッチサイズが大きいほどモデルの精度が高くなりますが、その分学習が遅くなります。バッチサイズの値が大きすぎると、trainが始まらない場合もあります。Ti)だと、バッチサイズ64にするとtrainが始まりませんでした。いつもはバッチサイズを32にしています。:data_dstと比較してdata_src画像が少ない場合にyにしておくと良いそうです。:垂直軸で画像を反転することで、反対側にから見た場合もカバーしようというものですが、人間の顔はピッタリ左右対称という訳はないので、通常はnにしておきましょう。左右どちらか片方から見た素材しかない、という場合には有効かもしれません。:軽量版のエンコーダーを使用するかのオプションです。vRAMの使用が少なく済みますが、品質が低下します。vRAMが4GB以下の場合はy選択する必要があります。vRAMが4GBよりも大きい場合はnにします。?ピクセルロスをオンにすると、モデルが崩れたり壊れたりする危険性が高まるため推奨されないようです。ウィンドウが立ち上がりTrainがはじまります。ウィンドウ選択中に、下記の操作をすることができます。プレビューのリフレッシュ、プレビューを最新の状態に更新してくれます。何も押さなくてもプレビューは15分おきに自動的に更新されます。Sキーを押した時点のTrainをセーブしてくれます。何も押さなくても15分おきに、自動的にセーブしてくれます。Trainをセーブして終了します。H128.bat」を実行すると、自動的に前回セーブされたところから、Trainを再開してくれます。Trainの時間ですが、マシンのスペックや素材にもよりますが、数時間から数十時間はかかります。6.顔を移植した画像を書き出し(convert)Trainを終了したら、学習したモデルを使って、data_dstの動画を書き出した画像に、顔を移植していきます。使ってconvertします。実行すると、下記のオプションが尋ねられます。:モードによって下記のような違いがあります。詳しくは引用元のページを読んでみてください。違和感なく仕上がるかと思います。1を入力してEnterを押します。1を入力してEnterを押します。(skip:0):通常は0で良いので、Enterでskipします。Enterでskipします。:顔を移植する際の大きさを調整できます。Enterでskipします。明らかにdata_srcとdata_dstの人物の顔の大きさが異なる場合は、微調整するとよいかもしれません。:顔を移植する際に肌の色の違いを補正してくれます。rctもしくはlctを入力してEnterを押します。ここをNoneにしてしまうと、肌の色が異なって不自然になります。:通常はnで良いです。data_dstの動画が低品質の場合にyにすると良いらしいです。:値を大きくすると、移植した後の顔の鮮やかさが上がります。基本的に階調が悪化してしまうため、通常は0のほうが良いです。Enterでskipします。:画像をアルファチャンネル(透過)ありのpngで書き出すオプションです。data_dstの動画に透過部分があり、DeepFaceLabで制作した動画を、あとで動画編集ソフトで合成する際などはyにします。通常はnで良いので、Enterでskipします。オプションを選択し終えると、data_dstに顔を移植された画像の書き出しがはじまります。画像は「data_dst」のフォルダ内に自動的に「merged」というフォルダが作成され、ここ書き出されます。7.書き出した画像を動画にするあとは前の工程で書き出した画像をつなげて動画にするだけです。mp4.bat」を実行します。オプションはEnterでskipして構いません。mp4(lossless+alpha).bat」を実行します動画は「workspace」フォルダ内にresult.mp4という名前で出力されます。さいごにこれで一通りDeepFaceLabを使って動画を制作することができると思います。私もこの手の専門家ではないので、うまくいかないところや、間違っているところがありましたら、指摘していただけると幸いです。質問・コメントなどもありましたら、私の答えられる範囲で回答させていただきます。Deepfakeを作るのに必要なマシンのスペック等については、こちらの記事に詳しく書いてますので、併せてご覧ください。Deepfakeを作るのに必要なPCのスペックはまた、学習する素材に写真・静止画も使うことができます。詳細はこちらの記事をご覧ください。返信遅くなりまして申し訳ないです。この記事の解説だと、エンドレスに学習するようにしているので、ある程度学習したら、trainを終了する必要があります。train中に画像が表示されているウィンドウを一度クリックしてから、Enterキーを押すと任意のところでtrainを終了できます。その後にconvertを開始してください。found.」と出て処理されません。「data_dst」内の「merged」に合成された画像群もできていて、あとはつなげて動画にするだけなんですが。2019年9月9日ここで不具合が起こったことがないので、なんとも言えません...。何かしらのファイルがないのは明白なのですが。何回か別の学習もやってみて、再発するようでしたら、またコメントしてください。2019年11月9日build_06_20_2019置いて戴いてありがとうございます。memoryの表示は無くなりました。以前のものはH128ではバッチサイズ変更しても表示が出て、H64ではバッチサイズ4位なら表示が出ない様でした。ありがとうございました。解決してよかったです。buildの問題だったんですね。RTXシリーズのビデオカードは持ち合わせてないので、参考になります、ありがとうございます。on[CPU]」と表示され、またタスクマネージャーで確認してもCPUの占有率は98パーセント以上になるのにGPUは殆ど使われていません。これはGPUでの処理ができていなとの認識で間違いないでしょうか。2019年9月9日DeepFaceLabのbatはすべてのbatでGPUを必要とする訳ではなく、CPUだけで処理するものもあります。mode.」と表示されているということは、CUDAが正常に動作してないものと思われます。modeと表示が出ているとのことですが、ビデオカードを積んでいるマシンを使用されてないのでしょうか。ビデオカードを積んでいるのにこの表示が出るのであれば、ビデオカードが正常に使用されてないのではないかと思います。こちらのページを参考に動画を一つ作ることが出来ました。ありがとうございます!試しに作ってみたところ精度がかなり悪かったので素材選びも少し考えた方が良さそうでした...。ところで、1度学習に使った動画または画像をそのままに、追加で学習させて精度を上げるというようなことは可能なのでしょうか??答えにくい質問だったらすみません。返信遅くなりまして、申し訳ないです。お役に立ってよかったです。精度については素材の選び方もありますが、trainの時間によっても変わってくるので、いろいろ試してください。学習に使ったmodelを別の学習で使用することはできませんが、学習に使用するalignedのフォルダに入っている、顔の画像は他の学習で使用することができます。data_srcを別のもので使用する場合は、alignedのフォルダの中に顔の画像が入っていればOKです。data_dstを別のもので使用する場合は、動画にする際に顔画像以外もも必要なのでdata_dstの中身が丸々必要です。ここまで素材がそろっていればいきなりtrainから始めても問題ありません。分からないことなどありましたら、お気軽にご質問ください。明日、1060、6GBをメモリ16GBのPCに実装して始めます。一通り拝見しましたがsrc側の素材に静止画を使う場合はどのように放り込めば良いのでしょうか?静止画で一旦スライドショーを作り、動画素材と連結させて作った動画を連結させて放り込めば理屈的には出来そうですが、そういうことしなくてもこうやって放り込めば静止画のまま使えるよ、と言うのがあれば教えて頂きたいです。静止画は簡単に素材に追加することができます。「DeepFaceLabCUDA9.2SSE」のDeepFaceLab本体のフォルダを複製して、作業用にひとつフォルダを作りましょう。(必須ではないですが、分けておいたほうが便利かなと思います。)次に、素材に使用したい画像をすべて「workspace/data_src」の中にいれます。GPU.bat」を実行すれば、data_src内に入れた画像から、顔部分のみを切り出した画像が「workspace/data_src/aligned」のフォルダ内に出力されます。その静止画だけで、学習することもできますし、他の動画素材から切り出したalignedの画像と混ぜて使用することもできます。画像のファイル名は連番でも、何でも構いません。2019年9月11日お世話になります。貴重な記事ありがとうございます。以下記事をチェックしたのですが今回の同じアルゴリズムを適用していると思われますか?GANについて詳しくなく本技術がgithubにあれば教えて頂きたいです。ついてはあまり詳しくないので、断言はできませんが、この「ZAO」というアプリでは、DeepFaceLabのようにAさんの顔をBさんの顔に変換するように学習させるというよりかは、サーバー側に、アップロードされた1枚の顔画像をどのように動画に合成するか、事前に学習させてあり、それに従って動画に合成しているのではないかなと思います。いちいちGANで学習させていては、大量のユーザーに対応できませんし、時間もかかるので。DeepFaceLabについては、Githubでも公開されています。2019年9月12日お世話になっております。顔素材の抽出までは上手くいったのですがTRAIN段階になってつまづいています。具体的にはTRAINが始まらない事。コマンドプロンプトの中では動きがあるのですが、決定とした後コマンドの画面は閉じてしまいエラーも出ず、しかし待てど暮らせどTRAINのプレビューが表示されません。src側の素材数が多すぎるのかなと思い(14,000点ほど)、試しにソフトに付いてくるヒゲのおっさんのサンプルで試してみたのですが、やはり学習段階で同様の症状が起きます。CUDAは9.2、メモリ16GBでグラボはgtx10606GBです。バッチ数を落としてみても同様の症状です。何か必須の事が出来ていない気がするのですが考えられる原因はありますでしょうか。私、結局ご指示頂いた手順のとおりに進めていませんでした。2019年9月14日ユーザーがマニュアルで顔の位置合わせをする機能はあるようですが、data_dstも、data_srcも「鼻から上」だけを使って学習するというのは、できないかと思います。2019年9月19日コメント(質問)を失礼します。2点質問がありまして、お知恵を拝借したいです。1)trainについて100000ほど反復させると毎回パソコンがフリーズしてしまうのはなぜでしょう。Tiを使用していますが、全体の使用率がtrain時に5%程しか使っていません。CUDAの使用率は99%程なのですが、これはGPUをちゃんと使えているのでしょうか?初心者なものでよろしければご教授お願いします。2019年9月19日>1)trainについて100000ほど反復させると毎回パソコンがフリーズしてしまうのはなぜでしょう。海外のフォーラムを漁ってみます。8万回程度の学習でも、そこそこ高品質なものができているのではないでしょうか。あとはフリーズした後に強制終了等して、再度trainのbatを実行すれば前回のセーブしたところから再度学習をスタートできますが、これでもフリーズしてしまうでしょうか。Tiを使用していますが、全体の使用率がtrain時に5%程しか使っていません。Tiは使ったことがないので、何とも言えませんがCUDA使用率が99%なら、正常に動いているような気もするのですが・・・Train中は以下のような表示が出ていると思います。このような表示の左から3列目の数字は一度の学習にかかる時間なのですが、ここはだいたい何msの表示になっているでしょうか。あとはフリーズする時点でLOSS値(左から4列目・5列目の数字)どの程度の値になっていますでしょうか。2019年9月19日お返事ありがとうございます。1)trainについて再開すると2時間ほど稼働し、フリーズする感じです。trainは進んでいるのですが、パソコンの電源の切り方がコンセントから抜くしか方法がなくなるのでフリーズしない方法はないかと思いまして。値は下記のような感じです。[11:44:15][#123799][0278ms][0.6070][0.3700][11:59:17][#127254][0277ms][0.6023][0.3625][12:14:20][#130709][0274ms][0.5993][0.3593][12:29:22][#134165][0277ms][0.5948][0.3572]となります。2019年9月15日mergedのフォルダをみると、顔の移植ができていません。2019年9月15日うまく移植(合成)できていないというのは、まったく合成されてないのか、合成はされているが、顔がぼやけている・不鮮明等どちらでしょうか。後者であれば学習が十分でない可能性や、data_srcの素材が十分でない場合があります。素材が十分でないというのは、例えばdata_dstに横顔の画像があれば、data_srcにも横顔から写した画像がないと、横顔の学習・合成がうまくいきません。学習についてですが、学習中下記のような表示が黒い画面に表示されていると思いますが。例)[19:10:52][#045254][1336ms][0.4241][0.3113][19:25:55][#045889][1323ms][0.4229][0.3116][19:40:59][#046524][1320ms][0.4204][0.3099][19:52:31][#047009][1377ms][0.3849][0.2987]2列目の[#045254]は学習した回数を表します、最低でも3万~4万回程度は必要かと思います。参考程度に、海外のフォーラムには12万まで、やれば十分といった表記もありました。3列目の[1336ms]は1回の学習にかかる時間です。4・5列目の[0.4241][0.3113]学習の進行度合い(進むにつれて減少する)を表します。[0.2000]近くまで行くと良いそうですが、少なくとも[0.4000]~[0.3000]くらいまでいかないと、合成しても、不鮮明かもしれません。2019年9月15日お世話になっております。現在build_06_20_2019がMEGAに上がっておらず、他の種類を使用しているのですが、もうbuild_06_20_2019は手に入らないのでしょうか。どこかにあるけど見つけられてないのか・・・。手順にある通り、オーバーレイだと黒い枠線が出てきてしまって困っております。今でもDLできるのかどうか、もしできるのならば教えていただけると幸いです。本当ですね、もうダウンロードできなくなってますね。記事内に「DeepFaceLabCUDA9.2SSE_build_06_02_2019」のダウンロードリンク設置しました。「build_09_13_2019」がリリースされたようで、現在テスト中です。こちらで改善されていると良いのですが。迅速な対応ほんとうにありがとうございます!とても助かります...。素晴らしい、そして迅速なご対応に感謝します。学習中のcmd画面の説明や旧バージョン入手のリンクは自分がまさに質問しようとしていたコンテンツで完全に神、でした(笑)また具体的な学習回数についても最低ライン、理想ラインを示して頂いて本当にありがたいです。バッチサイズが32では全然ダメだったので試しに4から始めたのですが自分の環境では12万回まで学習するのは単純計算で20時間ほどかかるもよう。「この辺かな」と言うラインを示していただけたのがとてもありがたいです。コマンド画面の説明になって中の4列目、5列目の数字がいわゆる「ロス値」にあたるもののようですね。この情報もありがたいです。ちなみにプレビュー画面の見方ですが、何やら合成を試みているようなものも散見されるプレビューが、更新されるうちほぼ同一人物のものの連続に見えて来る、と言うようなことでしょうか?また上の波形データのようなものが何を表しているのかご教授頂けたら幸甚です。2019年9月16日あ、このグラフがつまり4~5列目の推移を示してるんでしょうか。学習が進むにつれ下に張り付いてきてさらに進めると荒い波が徐々に収束してくるとか。一本の線になったりゼロになることは絶対にないのでしょうけれども。2019年9月18日>このグラフがつまり4~5列目の推移を示してるんでしょうか。グラフはLOSS値の変化の推移を表しています。基本的には徐々に下がっていきますが、素材が少なかったり、悪かったりすると途中で下がりにくくなったり、安定しなくなります。>ちなみにプレビュー画面の見方ですが、何やら合成を試みているようなものも散見されるプレビューが、更新されるうちほぼ同一人物のものの連続に見えて来る、と言うようなことでしょうか?こちらもおっしゃる通りです。左から1列目が元のdata_src、2列目は学習したデータを使ってdata_srcを生成したもの。3列目は元のdata_dst、4列目は学習したデータを使ってdata_dstを生成したもの。最後5列目が学習したデータを使って、data_dstをdata_srcに変換したものになります。プレビュー画面では視覚的に学習の進行度合いを確認することができます。2019年9月18日ありがとうございます!cmd画面の4、5列目の数字が0.2あたりを割ってきて、プレビュー画面の5列目がsrc側の本人に見えてきた時が作り時、という事ですね。ご丁寧に、また分かりやすくありがとうございました。data_dstの動画の人物が泣いている表情場合、data_srcの動画の人物も泣いている表情が映っている動画にしたほうが、より良いと思います。学習させ合成した動画を観てみたところ、泣いているというのは分からなくもないですが、合成した顔の口角が上がっていて、泣いているにも関わらず、笑っているような動画になっていました。本来は泣いているはずだけれども、data_srcに笑顔で写っている場面しかなかったため、これにひっぱられてしまったんだと思います。他にも色々と試してみましたが、現状のdeepfakeでは、学習させればどんな表情でも違和感なく生成するということは不可能なようで、感覚的には、data_srcの画像から似ている画像を探してきて上手く合成しているというような感じに近い気がします。data_srcの中にdata_dstの動画と同じ角度で、同じ表情で映っている部分があるのが一番良いと思います。data_srcに変顔の画像等が入っていても、真顔や普通の表情で映っている部分があれば、合成後の真顔や普通の表情が変顔に影響を受けることは少ないんじゃないかなと思います。2019年10月5日まだ始めてばかりですがいつも参考にさせていただいております。これからもよろしくお願いします。するとどう言う働きがあるのでしょうか?よろしくお願いします。2019年10月11日>まず、dst側の顔データをよみこんだときに生成される赤と青の四角い枠?は何を表しているのでしょうか?顔の画像を切り出したり、学習させたmodelを使って合成する際などに、顔の傾きや、目がどの位置なのか、目が閉じているか開いているか、口角が上がっているかとか、口が開いているか閉まっているかとかも、必要になってきますよね。ないと表情まで再現できなくなってしまいますからね。そのためにDeepFaceLabがこれらの結果(どのように顔を認識しているか)を、data_dstのフォルダ内aligned_debugというフォルダに画像で出力しているものになります。青い枠線は単に顔の部分を、画面に対して水平・垂直の四角形で囲ったもので、赤の四角い枠は顔の角度に合わせて囲ったものでしょう。modeは簡単に言うと、modelを使って合成する際(convert時)に、どこからどこまで元の顔の部分を使って、どこからどこまでmodelで生成しした画像を合成するのかのマスク範囲のことです。learnedはその通り学習したmodelからマスク範囲決めていますが、dstにすると、dstに写っている人物の顔画像から生成したマスク範囲を使用して、合成を行います。modeをdstにすると、多少マスク範囲が広がって、改善されるかもしれません。2019年9月19日はじめまして「build_06_02_2019」もしくは「build_06_20_2019」が一番高品質な動画を制作することができます。事でしたが、サイトにはリンクが無く最新版のを試してみましたが輪郭部分に四角の枠がハッキリ移ってしまいうまく制作出来ませんでした。「DeepFaceLabCUDA9.2SSE_build_06_02_2019」のダウンロードリンクはありますがCUDA10.1のリンクも貼って頂けますでしょうか。海外の管理者の方に、過去のバージョンを再度アップロードしていただけないかお願いしています。進捗ありましたら、また返信もしくは新しい記事でお知らせさせていただきます。現在の新しいバージョンのものではConvertする際にoverlayを使用すると上手くいかないようで、seamlessを使用するとまだ綺麗に合成することができます。「build_06_20_2019」のorverlayほど違和感なく合成はできないです。迅速な対応ありがとうございます。seamlessを使用しましたが綺麗なものと比較するとやはり劣ってしまいますね。build_06_20_2019が再アップの知らせを待ちつつ、綺麗に作成できる方法を模索したいと思います。各バージョンのダウンロードリンクを設置いたしましたのでご利用ください。食事等の口にものを運ぶシーンで、合成しても口元の部分が不自然にならない動画を作りたいです。方法がありますが、私なら動画編集ソフト(PremierProなど)で合成前と合成後のを重ねて、口元の部分だけ合成前のものを使用するようにマスクをかけるなどするのが良いのではないかと思います。2019年9月25日あと、このサイトにはすごく感謝しています。根気強い作業が必要ですが、頑張ってください。2019年9月27日この件、自己解決しました。長文で見苦しいので削除頂けるとありがたいです。今後ともよろしくお願いいたします。