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视频A方面完了，视频B的部分流程基本一样，这里我们素材已经提供了尼古拉斯凯奇的头像了，所以只要选好头像FACES B的目录workspacedata_Baligned就行。(VIDEO B和IMAGES B这里目录不用填)，设置好FACES B的目录之后，我们就选好MODEL的目录，这里是workspacemodel，最后点MODEL 开始训练。训练是双向的，无所谓AtoB还是BtoA；但下一步的SWAPS就得选要BtoA（B脸换到A头上）还是AtoB（A脸换到B头上）

软件功能1、Javplayer把马赛克模糊化再锐化然后插值补偿损失得到的源视频还原是什么意思呢？首先这不是忽悠，因为确实可以这样操作。首先把马赛克模糊化，丢掉一些图像信息，比如格子轮廓。然后锐化，使得接下来的图像轮廓突显。到这一步，其实像素比处理之前的马赛克影片的还要低。然后插值补偿就有搞头了，最经典的就是紧邻算法，根据像素点之间的距离赋予不同的权重，得到新的像素点。这怎么理解呢？就是比如她的有一处是粉色1.5的，然后在该处的图像虽然被马赛克了，但是像素的参数值是取自源视频的，所以通过近邻插值，原本为粉色1.5的就可以被修成近似的粉色0.9或者粉色2.2，不断重复直到最小变化阈值，最终有望修成粉色1.2或者粉色1.7。

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