财务杠杆系数_百度百科
系数_百度百科 网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心财务杠杆系数播报讨论上传视频经济学术语收藏查看我的收藏0有用+10财务杠杆系数（DFL，Degree Of Financial Leverage），是指普通股每股税后利润变动率相对于息税前利润变动率的倍数，也叫财务杠杆程度，通常用来反映财务杠杆的大小和作用程度，以及评价企业财务风险的大小。中文名财务杠杆系数外文名Degree Of Financial Leverage缩 写DFL目录1计算公式▪公式一▪公式二▪公式三2关系3意义4应用条件计算公式播报编辑公式一财务杠杆系数财务杠杆系数的计算公式为：财务杠杆系数=普通股每股收益变动率/息税前利润变动率DFL=(△EPS/EPS)/(△EBIT/EBIT)式中：DFL为财务杠杆系数；△EPS为普通股每股利润变动额；EPS为变动前的普通股每股利润；△EBIT为息税前利润变动额；EBIT为变动前的息税前利润。公式二为了便于计算，可将上式变换如下：由 EPS=(EBIT-I)(1-T)/N△EPS=△EBIT(1-T)/N得 DFL=EBIT/(EBIT-I)式中：I为利息；T为所得税税率；N为流通在外普通股股数。公式三在有优先股的条件下，由于优先股股利通常也是固定的，但应以税后利润支付，所以此时公式应改写为：DFL=EBIT/[EBIT-I-PD/（1-T）]式中：PD为优先股股利。关系播报编辑财务风险和财务杠杆系数的关系：财务风险是指企业因使用负债资金而产生的在未来收益不确定情况下由主权资本承担的附加风险。如果企业经营状况良好，使得企业投资收益率大于负债利息率，则获得财务杠杆正效应，如果企业经营状况不佳，使得企业投资收益率小于负债利息率，则获得财务杠杆负效应，甚至导致企业破产，这种不确定性就是企业运用负债所承担的财务风险。企业财务风险的大小主要取决于财务杠杆系数的高低。一般情况下，财务杠杆系数越大，主权资本收益率对于息税前利润率的弹性就越大，如果息税前利润率上升，则主权资本收益率会以更快的速度上升；如果息税前利润率下降，那么主权资本利润率会以更快的速度下降，从而风险也越大。反之，财务风险就越小。财务风险存在的实质是由于负债经营从而使得负债所负担的那一部分经营风险转嫁给了权益资本。意义播报编辑财务杠杆系数的意义：DFL表示当EBIT变动1倍时EPS变动的倍数。用来衡量筹资风险，DFL的值越大，筹资风险越大，财务风险也越大。在资本结构不变的前提下，EBIT值越大，DFL的值就越小。在资本总额、息税前利润相同的条件下， 负债比率越高，财务风险越大。负债比率是可以控制的， 企业可以通过合理安排资本结构， 适度负债， 使增加的财务杠杆利益抵销风险增大所带来的不利影响。应用条件播报编辑财务杠杆系数可以用于预测企业的税后利润和普通股每股收益，但主要还是用于测定企业的财务风险程度。一般认为，财务杠杆系数越大，税后利润受息税前利润变动的影响越大，财务风险程度也越大；反之，财务杠杆系数越小，财务风险程度也越小。此说法不全面，未能指明财务杠杆系数的应用条件，容易导致误解，不能达到有效防范企业财务风险的目的。首先，根据财务杠杆系数的推导式计算方法可推导出，企业在达到财务效应临界点，即企业的息后利润(亦即公式中的分母“EBIT-I”)为零时，财务杠杆系数为无穷大，财务风险程度达到顶峰。但这只能限于理论表述，难以用实际资料加以证明。其次，当企业处于亏损状态时，即息后利润小于零时，根据推导式计算公式计算得到的财务杠杆系数必为负数，从数字上看则更小，若据以得出企业财务风险程度更低的结论，显然有悖于常理。再次,财务杠杆系数只能反映息税前利润变动这一因素对税后利润变动或普通股每股收益变动的影响程度。但企业资本规模、资本结构、债务利率等因素变动时，对税后利润或普通股每股收益变动同样会产生不同程度的影响，有时甚至会出现财务杠杆系数降低而财务风险却提高的情况。综上所述，在应用财务杠杆系数测定企业财务风险程度时，必须注意其应用条件，即企业息后利润大于零，且资本规模、资本结构、债务利率等因素基本确定时，才能使计算出的财务杠杆系数具有实际价值。 [1]新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号 京公网安备110000020000AI 换脸——Deepfacelab 下载与安装，新手教程 - 知乎
AI 换脸——Deepfacelab 下载与安装，新手教程 - 知乎首发于AI相关切换模式写文章登录/注册AI 换脸——Deepfacelab 下载与安装，新手教程赵士杰AI 换脸越来越火，换脸的视频到处都是，那种还是那种的都有。换脸软件也有好几个，而我用的 Deepfacelab 就是一种基于深度学习的软件，它可以把视频中的脸替换成你想要的脸。想想就很爽吧，但是这种对电脑的硬件依赖比较大，如显卡。而最近显卡价格的波动比较大，主要买不起，所以就拿游戏笔记本（GTX1060）做一个简单的样例。AI 换脸就是采用生成式对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）的人工智能算法，第一次接触是冯·诺依曼研究的博弈论，在这里不再深入探究，大家有兴趣可以去了解。下载作者GITHUB：https://github.com/iperov/DeepFaceLab现今版本DirectX12、AMD：支持 DirectX12 和 A 卡GTX10、20：支持 10系、20系 N卡RTX30：支持 3000 系列 N卡安装下载对应的版本（测试电脑为 GTX 1060 显卡）下载好的压缩包进行解压目录文件 ==_internal== 存放源代码相关的内容 ==workspace== 工作目录 ==.bat== 脚本批处理文件 AI 换脸样例 注：视频采用自带的视频 大概执行步骤：源视频转成图片（源图片）目标视频转成图片（目标图片）从源图片中提取源脸部信息从目标图片中提取目标脸部信息使用脸部信息头像训练模型（Model）使用模型进行图片换脸将换完脸的图片合成视频导出Step1源视频转成图片【双击运行批处理文件 ==extract images from video data_src.bat==】[0] 一秒钟切几张图（?:help）：10代表一秒钟取几张。也就是每秒传输帧数（FPS【Frames Per Second】），视频的帧率，常见视频的帧率有24、30、60等，即1秒钟有几张图片。输入10指一秒钟提取10张图片；不输入直接回车，默认为30，即一秒钟提取30张图片[png] 输出图片格式 ( png/jpg ?:help ) : jpg提取的图片格式（Format），主要格式为png、jpg。png 是一种采用无损压缩算法的位图格式，体积大。jpg 采用有损压缩的方式去除图像的冗余数据，存在着一定可接受范围内的失真。程序处理完成之后，在 ==workspace\data_src== 目录下会出现从源视频中提取出来的图片。Step2：目标视频转成图片【双击运行批处理文件 ==extract images from video data_dst FULL FPS.bat==】 和Step1 步骤一样，但是目标视频（data_dst）必须一帧不落，只设置图片格式即可 程序处理完成之后，在 ==workspace\data_dst== 目录下会出现从源视频中提取出来的图片。Step3：从源图片中提取源脸部信息【双击运行批处理文件 ==data_src faceset extract.bat==】6个参数，一般直接回车默认即可，前两步相对较快，这步需要等一等，具体速度视电脑配置。开始提取后底部会出现进度条，当进度条达到100%即提取完成 ，会显示图片数量和提取到的人脸数量。程序处理完成之后，在 ==workspace\data_src\aligned== 目录下会出现从源图片中提取出来的脸部图片。Step4：从目标图片中提取目标脸部信息【双击运行批处理文件 ==data_dst faceset extract.bat==】和 Step4 一样，一路默认即可。开始提取后底部会出现进度条，当进度条达到100%即提取完成 。程序处理完成之后，在 ==workspace\data_dst== 目录下除了从目标视频提出出来的照片，还有个文件夹【aligned】【aligned_debug】 在==workspace\data_dst\aligned==目录下存放的是从目标图片中提取出来的脸部图片。 提取完之后，我们需要对其进行筛选。有时一帧的图像里出现了多个人，那为了精确性，我们需要将多余的人脸或人脸比较模糊的删除掉。 在==workspace\data_dst\aligned_debug==目录下存放的是标有识别的图片 红色表示头像截取的区域蓝色表示面部区域绿色则是人脸的五官轮廓（主要特征）Step5：使用脸部信息头像训练模型（Model）【双击运行批处理文件 ==train Quick96.bat==】输入模型名字，选择设备，一般选择显卡。选择完成之后，程序会自动初始化模型、加载样本，并显示模型参数。等待启动，启动之后，会自动弹出预览窗口和在命令行显示如下参数只需要重点关注迭代次数、SRC损失和DST损失迭代次数越多越好SRC、DST损失越低越好预览窗口包含操作提示、损失曲线、人脸区域。人脸区域分为五列。【源脸 | 算法生成 | 目标脸 | 算法生成 | 算法生成 | 算法生成】随着训练迭代的次数增多，算法会慢慢生成出人脸轮廓、五官，然后慢慢变的清晰。在预览窗口，我们可以用键盘（切换英文输入法）进行操作： P 进行刷新， Enter 进行停止，S 保存。我们只需要观察第二列是否与第一列无限相似，第四列与第三列无限相似，第五列的表情与第四列无限相似。当所有列的图片足够清晰，那么就可以停止。Step6：使用模型进行图片换脸【双击运行批处理文件 ==merge Quick96.bat==】选择模型、设备，启动交互式合成、CPU线程数量（一般小于等于8）之后，回车即可。稍等一会儿，弹出帮助界面。帮助界面显示了我们可以进行操作的快捷键和作用。按 Tab 键，弹出合成预览界面通过快捷键进行调节按 E 键增大羽化程度，按 D 键减小羽化程度 《 键切换上一帧，》键切换下一帧 调节完成之后，按 shift+？将参数应用到所有帧 按 shift+> 开始自动合成 等待合成进度到达100%，即合成完成，手动关闭窗口即可 在==workspace\data_dst==目录下出现了两个文件夹【merged | merged_mask】在merged 目录下保存的是已经换完脸的图片Step7：将换完脸的图片合成视频导出【双击运行批处理文件 ==merged to mp4.bat==】软件会自动读取源视频的配置信息，如帧率、音轨，我们只需要设置一下输出码率即可，码率一般设置为3即可。等待合成完成在==workspace==目录下出现最终合成的视频（result.mp4），（result_mask.mp4 是遮罩视频，供后期使用）对比视频技术本身没有好坏，关键在于如何使用！！！发布于 2021-11-11 19:19AI换脸赞同 17165 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录AI相
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个人笔记 | 任意分布的 Generalized Focal Loss - 知乎
个人笔记 | 任意分布的 Generalized Focal Loss - 知乎首发于目标检测论文笔记切换模式写文章登录/注册个人笔记 | 任意分布的 Generalized Focal Loss有童心的老王目标检测小白Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object DetectionSummary1. Motivation单阶段目标检测的基本任务是分类和定位。分类任务通常使用Focal Loss函数来优化，而位置回归通常是在一个狄拉克分布上进行学习。最近单阶段检测器逐渐添加一个额外的分支用来评估位置回归的质量优劣（IoU，Centerness）。比如在FCOS网络中，模型除了预测目标分类和位置回归外，还有一个center-ness分支用于评估检测点是否在bbox中心。因此网络最终输出就是三个表示（representation）：分类表示、检测框表示、检测框的质量估计。FCOS的检测头，输出三种Representation但是目前的Representation存在两个问题：classification score和center-ness score在训练和推断时不一致。bbox regression采用的representation不够灵活（单一狄拉克分布），无法建模复杂场景。为了解决这两个问题，作者给这三种表示设计了新的representations，并提出了Generalized Focal Loss来优化网络。2.Methods提出了两种新的表征方式：将分类分数和检测框质量分数结合，得到分类-质量联合分数，标签变为连续值。bbox边框的回归值由单一确定值（狄拉克分布）变为一定范围的任意概率分布。提出了两种新的Focal Loss损失函数：Quality Focal Loss 对分类-质量联合分数连续值标签进行优化。Distribution Focal Loss 对边界框的任意概率分布进行优化。3.Performance在COCO test-dev数据集上，作者使用ResNet-101骨干网络，达到了45.0 AP, 超越了其他SOTA(SAPD 43.5AP和 ASTSS 43.6%), 并且具有与之类似的推断速度。Key wordsInconsistent representation between training and inferenceInflexible representation of bounding boxesFocal Loss(FL)Quality Focal Loss (QFL)Distribution Focal Loss (DFL)Generalized Focal Loss (GFL)Introduction1. Inconsistent representation between training and inference过去的检测器，在训练阶段分类分数和检测框质量分数的预测相互独立。而在测试阶段，网络输出是将分类分数和检测框质量分数进行融合，在经过非极大抑制得到最终的预测结果，这会导致网络结构不一致。（如下图所示）训练和测试不一致除此之外，由于在训练过程中，分类分数和检测框质量分数（如下图的IoU分数）独立训练，这就导致在推断过程中，预测出检测框质量分数很高而分类分数很低的检测结果。如下图所示，检测区域没有任何对象，因为检测框IoU很高而有很高的输出优先级。因为有很高的“质量分数”而被选中的负样本对于上面的问题，作者提出的解决方法是将分类分数和检测框质量分数这两种表示合并起来，用一个representation来表示。具体方法很简单，是将原来的分类向量的含义直接从类别的置信度修改为检测框质量分数（比如IoU），这样就可以是实现分类分数和检测框分数的合并。将分类和IoU分数融合成一个表示2. Inflexible representation of bounding boxes目前被广泛使用的bbox表示可以看作是对bbox方框坐标建模了单一的狄拉克分布。但是在复杂场景中，一些检测对象的边界并非十分明确。如下图所示，对于滑板左侧被水花模糊，引起对左边界的预测分布是任意而扁平的，对右边界的预测分布是明确而尖锐的。被水花模糊的滑板左边界并不明确对于这个问题，作者提出直接回归一个任意分布来建模边界框，使用softmax实现离散的回归，将狄拉克分布的积分形式推导到一般形式的积分形式来表示边界框。3. Focal Loss(FL)原始的Focal Loss函数形式如下，其权重 (1-p_t)^\gamma 可以对容易划分的（高置信度）样本的损失函数进行抑制。Focal Loss4. Quality Focal Loss (QFL)但是原始的FL针对的标签是离散值（y=0或y=1）,我们提出的分类-检测框质量联合表示，其标签y为[0,1]的连续值， \sigma 为预测值。为了让FL能够对连续值标签监督学习，作者将其修改为如下形式，成为Quality Focal Loss(质量聚焦损失)：Quality Focal Loss当时 y=\sigma 损失函数最小，这意味着y和 \sigma 越接近（越容易划分的样本），其损失函数就被抑制得越厉害，从而起到和FL相同的平衡正负样本的作用。（实验测试， \beta =2时效果最好）5. Distribution Focal Loss (DFL)狄拉克分布可以认为在一个点概率密度为无穷大，其他点概率密度为0，这是一种极端地认为离散的标签时绝对正确的。标准的狄拉克分布，概率密度集中在一个点（因为标签是一个离散的点，如果把标签认为是绝对正确的目标，那么学习出的就是狄拉克分布，概率密度是一条尖锐的竖线。然而真实场景，物体边界并非是十分明确的，因此学习一个宽范围的分布更为合理）各种各样的分布作者使用softmax函数可以很容易实现离散形式的任意分布，如下图所示。其中 y_i\in \{y_0,y_1,...,y_{n-1},y_n\} , 即从y可能存在的区间[ y_0,y_n ]中均匀采样。这样就从一个回归问问题变为一个“多分类问题”。输出预测值为一个离散概率分布 我门需要获得的分布虽然不再像狄拉克分布那么极端（只存在标签值），但也应该在标签值附近。因此作者提出Distribution Focal Loss损失函数，目的让网络快速聚焦到标签附近的数值，是标签处的概率密度尽量大。思想是使用交叉熵函数，来优化标签y附近左右两个位置的概率，是网络分布聚焦到标签值附近。Distribution Focal Loss 6. Generalized Focal Loss (GFL)作者提出QFL、DFL以及原始的FL都可以统一为如下形式，作者称之为Generalized Focal Loss广义聚焦损失：Generalized Focal Loss在训练过程中使用如下的损失函数组合形式：最终得到的网络形式如下图所示，对于分类-质量联合分数的预测，标签不再是{0，1}的one-hot编码，而是[0,1]的连续值。对于边框边界的预测，最终不再是一个明确的值，而是一个范围内的概率分布。GFL检测头结构Comments主要对网络中Representation和Focal Loss损失函数进行修改，解决两个问题：分类分数和检测框分数的预测在训练和测试阶段割裂。过于绝对的bbox标签不适合现实中一些模糊的边界。主要的创新点：提出了新的Representation方法，解决训练和测试过程的不一致以及图像边界模糊时的检测问题。针对提出的新表示方法，提出对应的损失函数Quality Focal Loss 和 Distribution Focal Loss 进行优化。Reference【1】Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection【2】Objects as Points【3】FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection【4】知乎：大白话 Generalized Focal Loss DeepFaceLab小白入门（2）：软件安装！ - 知乎切换模式写文章登录/注册DeepFaceLab小白入门（2）：软件安装！托尼不是塔克严格上来说这个软件本身并不需要安装，他唯一需要的就是对应版本的显卡驱动，CUDA和CuDNN都非必须。下面我说一下如何安装正确的驱动版本。我尽量写得简洁清晰，希望大家都能看懂，但是，如果你连基本的电脑操作都不会，那我就无能为力了。简单说下我的配置===============================操作系统：Window Server 2016(适用于Win10)显卡：Nvidia Tesla P80 11G（适用于大部分N卡）DeepFaceLab：DeepFacelabCUDA10.1AVX_build_03_13_2019 （DFL CUDA 10.1）===============================DeepFaceLab一直在更新，新版本可能会有细微差别。我的电脑为初始化环境，除了一个浏览器之外，还没有安装任何软件。1.安装驱动显卡驱动是DeepFaceLab唯一的依赖，也就是说只要你的电脑安装了正确的显卡驱动就能运行软件，当然显存太低也有可能运行不了。手动安装驱动其实可以通过驱动管理软件直接更新到最新，但是这种方式把控不够精确，直接安装CUDA10.1能够保证软件和驱动100%匹配。如果手动安装视频，可以先清理电脑上所有和NVIDIA相关的软件，删除并不影响电脑正常使用，可以放心删除。删除方法：控制面板->卸载程序->一个个删除干净。手动安装，请访问英伟达官网：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 根据自己的情况下载CUDA Toolkit（主要是为了CUDA 中自带的驱动，为了驱动，为了驱动）。打开网页后默认的版本为（写教程的时候是这样，以后出新版本就不一定了）：CUDA Toolkit 10.1 ，正好和我们的DFL10.1匹配。 然后点选一下类型，即可开始下载。Operating System (指你的操作系统)，由于DFL只支持Windows，所以这里直接选择WindowsArchiteacture (内核结构)， 只有一个选项，直接选上X86_64即可。Version (操作系统版本)，win7或者win10根据自己情况选择，如果你是服务器版，也可以选server2019, Server2016等。我的环境是Server2016但是选择win10 同样可行。Installer Type (安装方式) ，第一个为网络安装，第二个为本地安装。为了稳定性还是选择exe[Local] 比较好。点击Download开始下载，文件大小为2.4GB。 下载完后双击文件，即可开始安装。CUDA Setup Package 窗口点击OK即可，等待加载，接下来都是默认选项一路下去即可。点击AGREE AND CONTINUE点击 NEXT。等软件提示安装完成，最后出现ClOSE按钮，点击关闭就万事具备了。如果你想自定义安装，可以选择Custom，只要勾选和driver相关的组件即可。这样可以省一些空间。判断是否安装正确，可以到控制面板->卸载里查看安装情况。可以看到很多NVIDIA开头的软件。其实这其中大部分软件无关紧要，最重要的是NVIDIA Graphics Driver 418.96 （显卡驱动）。一般来说数字编号比418.96大的都可以。注意：有人反映装最新版驱动会被360拦截，这是误报，退了360即可正常安装！自动安装通过英伟达的官方的程序进行自动更新或者使用驱动精灵，鲁大师等直接更新到最新版本，更新完之后就可以继续后面的步骤了。其他方式：这个方式本来是手动安装的最佳方式，因为是纯粹的驱动，安装包小，下载起来快。但是由于这里最新的驱动只能支持到CUDA10，而我们这里演示的版本需要CUDA10.1对应的驱动，所以这种方法就无能为力了。但是针对CUDA10，CUDA9.0 等的驱动安装非常方便，所以也分享一下。访问https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn下载驱动，可以有多个筛选条件进行精确筛选。比如对于我的显卡 Tesla K80 就可以如上图选择，但是由于CUDA只能选择到10.0，所以这里的驱动只适合DFL CUDA10的版本，对于DFL CUDA10.1即使通过这方式安装成功，运行的时候依旧会报错，提示cuda版本有问题。如果你的显卡为RTX1080, 系统为win10 64位，选择如上图。如果你不知道自己的显卡是什么可以通过window自带的【设备管理】->【显示适配器】查看，上面显示的NVIDIA GeForce GTX 750就是显卡型号。或者下载TechPowerUp，打开软件立马就能看到，Name后面的NVIDIA GeForce GTX 750就是显卡型号，软件底部也能看到一样的名字。2.获取换脸软件（DeepFaceLab 20190313版）这个就不用多说了，直接给地址。百度网盘： https://pan.baidu.com/s/1fbK5GKyoHj1Nco_L-qDwtw 提取码: 9zvt （2019.3.13）磁力地址：magnet:?xt=urn:btih:C363301FCF40D8A3F99B8CC5153603526678B08C （2019.3.13）国外网盘：https://mega.nz/#F!b9MzCK4B!zEAG9txu7uaRUjXz9PtBqg (这个网盘是软件作者的官方网盘，始终保持最新，需要科学上网，比如各种VPN，SS啊~~什么的！）为了保证软件和教程匹配最好是先下载这个版本，学会了之后使用新版本很轻松。3. 解压测试DeepFaceLab 早期版本为RAR的压缩包，新版本变成了7z的EXE文件。双击文件图标选择解压路径即可，文件解压后目录里结构大概如上。__internal 为代码和环境目录，无需关心。workspace 为项目目录，用来放置换脸的图片和视频。除此之外会有很多以数字开头的批处理文件。这些数字从1)~8)，分别代表换脸的八个步骤。为了测试软件安装是否正确，可以先尝试点击 2，4。2）extract PNG from video data_src 效果如下，出现Done证明正常结束了4）data_src extract faces DLIB all GPU debug （新版本无DLIB，可以选MD或者S3FD） 效果如下，出现Done证明正常结束了以上两个步骤如果运行正常，证明你的软件已经安装成功了。可以开始使用了。此时你可以查看软件目录下的\workspace\data_src\目录，里面会有很多图片和人脸。换脸的八个步骤主要可以分为四个阶段，把视频转换成图片，提取脸部，训练换脸模型，人脸替换，导出MP4视频。==================DeepFaceLab 小白入门系列教程：DeepFaceLab软件简介DeepFaceLab软件安装DeepFaceLab软件使用人脸提取详解模型训练详解导出视频详解更多Deepfakes，AI换脸教程请参见Deepfakes中文网 ！编辑于 2019-05-10 00:02AI教程DeepfakeDeepFakes赞同 3019 条评论分享喜欢收藏申请 请问哪里有DeepFaceLab的详细教程？ - 知乎首页知乎知学堂发现等你来答切换模式登录/注册教程入门教程深度学习（Deep Learning）视频教程请问哪里有DeepFaceLab的详细教程？我看B站换脸这么有趣，想学，请问哪有DeepFaceLab的详细教程，不是小白入门的那种显示全部 关注者24被浏览66,373关注问题写回答邀请回答好问题 1添加评论分享10 个回答默认排序无言以对AI人工智能影像、AI合成、AI数字人、AI合成主播 关注工欲善其事必先利其器，想要玩转换脸，硬件，软件，系统必须跟上！先从准备工作说起。硬件换脸软件出来也好几年了，但是目前依旧对硬件依赖比较大。想要在自己电脑上跑换脸软件就必须要一张显卡，想要轻松点，就必须要一张好显卡（今年搞一张好显卡不容易）。 显卡主要分N卡（英伟达）和A卡（AMD），一般来说是推荐N卡，N卡的支持会更好，使用场景更广泛。 在DeepFaceLab的历史版本中，曾经有支持A卡的opencl版本，中途放弃了对A卡的支持，2021终于有了支持A卡的DirectX12版本。总的来说，买一张中上水平的N卡，肯定可以玩，如果是A卡就需要确认支持DirectX12。常见的N卡有10系列，20系列，30系列。还有丽台，泰坦，特斯拉，安倍。几乎所有显存大于2G的N卡都支持。 rtx3060 12G 因为显存大，对于跑模型有优势，性价比较高。所有60结尾的卡，都是性价比比较高，功耗比较低，显存还可以。而50结尾的卡么….。如果你只在乎性能，那么可以上目前最强的游戏卡RTX3090，指导价一万出头，市场价可能两万多。除了3090，上一代的2080ti，和上上代的1080ti 也是一个不错的选择，这两张卡显存比较给力，速度也比较快，提取头像比3000系列还有优势。除了显卡之外，其实CPU最好也跟上。显卡特别快，处理器跟不上，整体速度就会下来。显卡和cpu的比较强的情况下，电源供电一定要有保障。电源不够的话，烧卡不至于，但是可能会重启，不稳定。关于硬盘，使用普通HDD完全没有问题，用SSD的话在某些情况下会更好。比如加载，写入的时候，还有大量素材图片拷贝，粘贴，删除的时候。总而言之，想要玩基于深度学习的软件，都需要中高端配置。其中显卡和显存是核心指标。软件软件方面，DeepFaceLab相比之前的一些换脸软件，最大的优势就是“集成” 。如果你使用DeepFaceLab，千万不要去装什么CUDA，CUDN，除非你知道自己在干什么。软件方面主要是注意版本的问题。DeepFaceLab最早的版本可以追溯到2018年，到目前为止经历了1.0和2.0两个大版更新，现在推荐2.0版，无论是模型还是训练或是合成效果都有了很大的提升。选择版本需要注意几个点。■A卡还是N卡？ A卡只能用2019年opencl版和2021的DirectX12版。■RTX2080ti：针对2080ti以及以下版本■RTX3000：针对3000系列显卡■DirectX12：针对支持DirectX12需要注意的是，2080ti版肯定不能用在30系列显卡上，而rtx3000可以支持老显卡。DirectX12并不针对A卡或者N卡，而是针对支持DirectX12的显卡设备。言下之意不支持DirectX12的显卡，不管你姓黄还是姓苏，都没用。大部分新卡都支持！软件下载：百度网盘链接: 点我下载 提取码:2nnn （建议保存下来，会持续更新）系统从大的的范畴来说，除了MacOS之外，window和linux全部可以使用。Window方面，主要是支持win10和win7。但是随着30系列新显卡的推出，win7不推荐了。使用30系列显卡的朋友需确保三件事情：■操作系统版本Win10 20h2+■驱动去官方下载更新到最新■启用操作系统的GPU加速计划驱动不够新，提取这一步就过不了。系统不够新，没有GPU加速选项没有GPU加速选项，可能导致训练卡死。新版驱动似乎对GPU加速没有要求，但是保险起见，还是先把上面几点做好。最后提示一下，XP和32位系统请自觉回避。驱动DeepFaceLab唯一的依赖就是驱动。驱动最大的问题就是不够新，因为DFL一直在更新，往往都是针对最新的版本。所以驱动一定要跟上。用鲁大师和驱动精灵的需要注意一下，这些第三方软件安装的驱动有可能不是最新的，会出现问题，推荐用官方的Geforce Experience更新升级驱动。deepfacelab新手教程讲过了安装DeepFaceLab所需要的软硬件环境。正常来说就可以进入安装，实操的阶段了。但是，我觉得安装之前还是要先结合workspace来讲一些概念，这样用起来会更加顺畅。workspace这个是软件自带的目录，安装完之后就已经存在了。工作目录里都有啥？deepfacelab新手教程workspace主要包含如下文件：■data_dst（目标素材）■data_src （源素材）■model （模型）■data_dst.mp4 （目标视频）■data_src.mp4 （源视频）DeepFaceLab为了简化操作和规范素材名称，采用惯例的方式。就是把所有素材统一放workspace里面，而且统一命名。所有文件夹，文件名都不能乱改。什么是视频换脸？所谓视频换脸就是把一个人的脸换到另一个人的脑袋上并保持表情神态的同步。比如将张三的脸换到李四身上。源素材取自张三，我们需要换脸的对象是李四。张三提供脸，李四提供身体，最后的结果是李四看起来变成了张三。而为了实现换脸这个目标我们需要收集两个人的视频。张三的视频叫data_src.mp4，我们称为源视频，李四的视频叫data_dst.mp4，我们称为目标视频。有了视频之后我们需要将视频里的人脸提取出来，让AI去分析学习人脸特征。data_dst 和data_src 文件夹里放的就是目标视频和源视频中提取出来的图片和人脸。图片是指把视频转换成一张一张的图片，人脸是指从图片中抠出人脸部分并摆端正，最后放在aligned文件夹里面。在抠图的同时还会用一些点标出人脸的轮廓放在debug文件里面。模型是什么？DeepFaceLab换脸看是有很多步骤，其实就两大步骤，一个是训练模型，一个是应用模型。model文件夹里面放的就是模型文件，是换脸软件的核心所在。那么模型是个啥东西？ 有人可能会理解为模板，这种比喻并不精确，但是有那么一点意思。模板只能简单的复刻，但是模型可以自动匹配各种表情，要智能一些。其实在深度学习里面模型这个概念无处不在，我们常用的基于深度学的一些应用，比如美颜，贴图，翻译，语音识别，语音合成，人脸识别，去码，脱衣，背后都有模型。模型就像是一个学富五车或者特别擅长某种技能的人。所谓训练模型，就像是训练一个小孩子，让他学习增加某一方的能力。那些“绘画”能力特别强的机器视觉模型，我们可以把它比喻成一个画师。没学习之前，他什么不会。你给他看了很多法外狂徒的视频，他不断临摹之后，就掌握了画出张三的能力。因为他的大脑就是为绘画而生，所以他闭着眼睛也能画出张三，更厉害的是，给他一张李四的脸他也能画出和李四表情一样的张三。当然，要变得这么强，除了天赋之外，学习时间肯定少不了，而且得多看高清视频，记住各种细节才可以。光记住还不行，还得有一定的联想能力。训练模型也常常被称为“炼丹”，而模型就是仙丹。要搞个仙丹肯定不容易是吧。比如，太上老君练齐天大圣，练了那么多太天，一不小心还是没练成。练好一颗丹，需要很多条件。■首先，得有好的原材料（人脸素材）。■其次，得有好的丹炉（电脑硬件显卡和CPU）■再次，得掌握好火候（参数）■最后，八八六十四一天不能少。（时间）初学者，肯定要反复尝试，才能找到最好的方式。不同仙丹，有不同的效果。有些包治百病（通用模型），有些只有一个功效比如长生不老（专用模型）说回画师，有的画师稍作学习什么都能画（通用模型），有的画师只会画一个人（专用模型）名字不能随便改如果不懂workspace的命名规则，可能会出现一些问题。一定记住不要少文件，也不要改文件名。比如提取src的时候一定要有data_src.mp4这个视频，其他名字没用。合成视频的时候一定要有dat_dst.mp4这个视频，没有那就直接报错。比如你自己的视频原先叫“我很帅.mp4” ，你想换脸，就必须把这句话改掉，改成data_src.mp4 。不管多帅都得按规矩来。如何用图片来换脸？虽然一直建议用视频素材来换脸，但是依旧有很多人问到能不能用图片换脸。能，是肯定能，但是你不要希望在DFL上用一张图片来换出好的效果。用图片换脸，只需要将完整的图片直接放在data_src文件里面，然后用提取脚本提取人脸即可，其他操作和视频换脸一模一样。概念这个东西吧，理解了很有用，不理解好像也没啥用。不理解也没关系，只要记住workspace这个文件夹，所有相关的素材都放在里面。下一篇，我们就“不讲道理”了，直接一步一步来操作。对于刚入门的朋友来说，你给他直接上心法肯定没啥有，最直接的还是教招式。实操，才有感觉嘛！DeepFaceLab虽然版本一直在升级，但是整体步骤和执行逻辑并没有太大变化。所以老教程现在一样能用了。但是为了教程的完整性，我就全部重写一遍，稍作改进。安装软件安装过程其实非常简单。一般发布的软件包都是.exe结尾，本质上其实就是一个用7z压缩的压缩包而已。大家可以通过我分享的链接，找到适合自己显卡的版本，然后解压安装即可！安装的时候需要注意几个点。第一：杀毒软件可能会有木马警报，添加信任就好。杀毒软件可能会无警报删文件，导致执行的时候出现未知错误。这种情况可以先退杀毒软件，安装完了就不受影响。第二：安装的时候记得选好路径deepfacelab新手教程路径并没有硬性要求，默认是解压到安装包所在路径。建议放在C盘外的其他盘的根目录。文件路径不要有中文，避免各种莫名其妙的问题，如上图，最好放到磁盘根目录，方便查找使用。第三：输入密码deepfacelab新手教程我发布的软件或教程如果有密码，就都是395267954。不管哪个版本直接输入就好了。deepfacelab新手教程解压后就是如上图的样子。里面会有_internal和workplace文件夹。前者放的是源代码和软件相关的内容，后者是工作目录。除此之外还有一堆.bat结尾的文件。可以把这些称为脚本或者批处理文件。里面是一行行的DOS命令。批处理文件打开方式和EXE一模一样，直接双击打开！每一个批处理文件都干一件事情，我们要做的就是按一定的顺序点击这些文件，就能完成换脸。是不是挺简单？执行步骤DFL换脸的思路是，想将视频转换成图，从图片中提取人脸，从人脸中学习特征。然后应用模型，先对图片进行换脸，然后把图片合成视频，同时带上原视频的音轨。具体来说可以分为如下几步：1.src视频分解图像 2.dst视频分解图像3.src提取面部 4.dst提取面部5.训练模型 6.应用模型 7.合成视频批处理文件步骤依次如下：2) src 视频提取图像extract images fromvideo data_src.bat3) dst 视频提取图像（全帧率）extract imagesfrom video data_dst FULL FPS.bat4) src 自动提取面部data_src facesetextract.bat5) dst 自动提取面部data_dst facesetextract.bat6) 训练SAEHD train SAEHD.bat7) 应用SAEHD merge SAEHD.bat8) 合成 MP4 视频merged to mp4.bat其实看着很复杂，但真正的操作就几个步骤，下面我就按照顺序带着大家操作一边软件，这里只讲SEAHD模型的操作，Q96和AMP大同小异，模型参数这次也不做过多讲解，后期的教程会单独写一篇关于参数的介绍。关于操作，这里做一个重点提示：遇事不决按回车！Step1：src视频 分解图像双击批处理文件 2) src 视频提取图像 extract images from video data_src.batdeepfacelab新手教程跳出黑色窗口，默认回车，然后输入jpg回车，就会自动开始将视频分解为图片。确认帧率：视频有一个指标叫帧率，常见有24，30，60等，代表一秒钟有几张。第一个参数输入10指的是一秒钟只取10张；不输入直接回车，默认帧率是30就取30张。因为很多影视剧画面相对固定，没必要全部取，否则后面会浪费大量提取时间，而且模型训练压力也会加大。这里根据自己的需求选择，帧数越高，画面越流畅，文件体积就越大。输出图片格式: 图片格式，主要是jpg和png。png是无损格式，但是JPG能在保证画质的情况下减少巨量的空间。所以如果不是要求特别变态，一般都用jpg。这样可以减少空间，节省时间。deepfacelab新手教程正常情况下，这个步骤执行非常快，出现“搞定/done” 的字样就是执行完成了。完成后，workplace/data_src下面就会出现很多图片，这就是从视频里分解出来的图片。文件名一般为0000x.jpg，其实这里面命名可以随意，没有强制要求。这里还有一个aligned的文件夹，是为后面步骤准备的。Step2：dst视频 分解图像双击批处理文件 3) dst 视频提取图像（全帧率）extract images from video data_dst FULL FPS.batdeepfacelab新手教程和上面的步骤类似，这次处理的是dst视频。因为dst必须一帧不落，所以没有FPS选项，只有图片格式这一个选项。deepfacelab新手教程处理完后的图片保存在workspace/data_dst里面。Step3：src 提取面部双击批处理文件 4) src 自动提取面部 data_src faceset extract.batdeepfacelab新手教程这一步的作用是提取src素材图片中的人脸。这里有六个参数，一般只需一路回车即可。第一次使用需要缓存GPU内核，需要稍微等一等。开始提取后底部有显示进度，当进度到100%，会显示图片数量和提取到的人脸数量，并出现“搞定！！！” 就证明已经出来成功并且处理完成。deepfacelab新手教程处理完成后，头像保存在data_src/aligned下面。不少人在这个环节会遇到问题。常见问题是：驱动不够新，去官网下载更新到最新版本即可。软件不够新，加QQ 395267954获取新版显卡软件不匹配，N卡分3系和非3系版本，3系显卡（比如RTX3080，RTX3090等）用DFL_RTX3000_series.exe这个版本，非3系（如RTX2060，GTX1060等）用DFL_UPTO_RTX2080Ti.exe这个版本。A卡和老显卡用DFL_DirectX12.exe版本。提取完之后，如果src素材比较复杂，比如侧脸多，仰头低头等复杂的角度，视频中有多个人脸等，自动切脸就会出现切错的情况。这个时候就需要做一些筛选。这个筛选可以写一篇很长的文章。这里简要说一下。主要是把一些不需要的素材删除：■很模糊的可以直接删除■不是目标人物的可以直接删除■图片残缺的删除■脸部有遮挡的删除■脸部光照差异特别大的删除.....Step4：dst 提取面部双击批处理文件 5) dst 自动提取面部 data_dst faceset extract.batdeepfacelab新手教程这一步的作用是提取dst素材图片中的人脸。和上一步非常类似，这里就是少了一个“保存调试图片”的参数。其实也不是少了，而是默认就执行了。deepfacelab新手教程提取的头像保存在data_dst/aligned的文件夹里。提取完之后也要对素材进行一个筛选。把不是目标人物的素材删掉，把头像旋转的图片删掉。一般来说文件名后缀_1的都可以删掉。dst的删除核心原则是要换的人脸留下，不要换的统统删掉。deepfacelab新手教程这一步默认就生成了debug的文件。打开aligned_debug文件及里的其中一张图片，可以看到人脸上有三种颜色的线框。deepfacelab新手教程红色就是头像截取的区域，蓝色是面部区域，绿色是人脸轮廓，以及五官定位的点。其实就是人脸的landmark。通过debug你可以直观的看到人脸识别算法识别了哪些区域，有没有识别正确。如果这个区域不在人脸上或者出现了乱七八糟的交织线，就说明这个脸部提取错误，这个时候就需要手动提取了。新手暂时不讲如何手动提取，后期的教程再做介绍。Step5：训练模型这里简单介绍下目前的三种模型：一个是Q96适合低配电脑玩的轻量模型，优点是对显卡要求不高，比如2G显存的老卡就可以玩。缺点是像素太低，没有高级参数选项，合成效果差，可玩性低。另一种是AMP模型，这种模型刚出来不久，对素材要求高，训练出来效果逼真，但新手操作复杂，不建议新手玩这个模型。最后一种就是今天我们要介绍的SAEHD模型，这个模型也是使用范围最广，运用最成熟的一种模型。可以灵活调整各种模型的参数，以达到最佳的训练效果。那么我们开始讲SAEHD模型的训练。双击批处理文件 6) 训练 SAEHD train SAEHD.batdeepfacelab新手教程这一步是训练模型，所有步骤中最重要，最难，也是最耗时间的部分。SAEHD模型推荐显卡显存在4G+，这里就以分辨率为128，其他参数默认的模型参数来演示，建议新手也跟我使用一样的参数来练手，后期我会单独做一个参数讲解的教程。如下图，第一次运行会提示创建新模型，这里随便输入模型名称，比如我们这里输入128 你也可以默认回车，回车默认创建名为 new 的模型文件名。一路回车即可！deepfacelab新手教程所有参数设置完成后，程序就会自动加载素材，并显示模型的参数，如下图。deepfacelab新手教程之后底部会有一行跳动的数字，然后会跳出一个预览窗口。如下图deepfacelab新手教程先来说说底部的数字，总共五列，分别代表：模型保存时间，迭代次数，单次迭代时间，src损失，dst损失。理论上说，迭代次数是越多越好，损失是越低越好，零就是无损了嘛~不过，不可能达到，一般推荐数值在0.1以下！这里补充一点，win10新增了显卡加速功能，开启能大大提高训练速度，具体开启方法为：设置-系统-显示-图形设置-硬件GPU加速计划-打开下面来说说预览窗口deepfacelab新手教程预览窗口包含操作提示、loss曲线，人脸区域。人脸区域总共五列。第一列是src，第三列是dst。第二，四，五列为算法生成列，刚开始是纯色，啥头像都没有。随着训练的进行，会慢慢出现轮廓，鼻子，眼睛，然后慢慢变清晰。训练的过程就是等待这几列变清晰的过程，最后一列就是换脸后的效果。这个过程，就是训练模型，我们俗称“炼丹”。根据显卡的性能，这个过程可能持续十天半个月，甚至是一个月或者更长的时间。但是我们可以使用训练好的模型，如下图对比，我们使用训练好的模型，第2，4，5这几列是不是立马变清晰了？使用模型就省去了大量的时间去从0训练模型，省去了训练模型的这十天半个月的时间。所以，如果想快速合成或者不想浪费时间去训练模型的小伙伴，可以联系我获取训练好的模型，快速合成。deepfacelab新手教程deepfacelab新手教程不管是使用模型还是自己训练模型，通过预览图来判断就更加直观了，如上图。只要观察第二列是否无限接近第一列，第四列是否无限接近第三列。第五列的表情是否无限接近第四列。所有列的图片是否都足够清晰。如果是的，且损失值在0.1左右 ，那么就可以按回车或者直接关闭窗口，进入下一步。正常情况下模型会过几十分钟保存一次，也可以手动按S直接保存。关闭后，可以重新点击批处理文件继续训练，不用担心丢失进度。当然，要防止意外关机和重启，可能会损坏模型。Step6：应用模型双击批处理文件 7) 应用 SAEHD merge SAEHD.batdeepfacelab新手教程这个步骤要做的是将图片进行换脸。应用SAEHD模型也很简单。启动直接按回车选中或者输入对应的数字选中上一步已经训练好的模型。然后软件就会加载模型并显示模型参数。然后需要配置两个参数：一个是是否启用交互模式，直接回车，默认启用。一个是线程数量，输入小于等于8的数字，回车。注意，如果你核心特别多，默认回车会报错的！稍等一会儿会弹出帮助界面。deepfacelab新手教程这个界面并没有任何功能上的用处，只是显示了这个环节可以使用的快捷键。每个快捷键旁边都有中文注释，可以看个大概，具体的参数含义在后期的教程会做详细的介绍。点击这个界面，确保输入法为英文，按下键盘上的Tab，就可以进入合成预览界面。deepfacelab新手教程进来后，默认情况下都会有人皮面具的感觉，这是正常现象。因为我们参数还没有调整！就这个素材来说，只要调整W/S，E/D 快捷键即可（W和S键是调节遮罩侵蚀的加减；E和D键是调节遮罩羽化效果的加减），新手建议先学习这几个参数，基本也够用了。调整后的效果如下：deepfacelab新手教程调整后可以试试查看预览效果，觉得差不多可以了，按下快捷键shift+？（向后应用到所有帧） 然后再按下shift+>（自动合成） 就开始自动合成了。也可以通过键盘上的< 和 >进行手动切换，查看前后帧的合成效果。deepfacelab新手教程黑色窗口会显示所有的合成参数，这里的参数后期进阶教程也会详细介绍。等到进度到了100%完成之后，手动关闭窗口即可。deepfacelab新手教程此时，在data_dst下面已经多了两个文件，一个是merged，一个是merged_maskdeepfacelab新手教程进入merged可以看到很多图，这些图片中的人脸已经完全换脸。deepfacelab新手教程进入merged_mask可以看到一些黑色的图片，中间有一个白色的区域。这些文件是为了方便后期制作。我们单纯使用DFL的不用太关心。Step7：合成视频双击批处理文件 8) 合成 MP4 视频 merged to mp4.batdeepfacelab新手教程这个步骤是将已经换好脸的图片转换成视频，并且会自动读取源视频的配置信息，包括帧率，音轨这些。这个环节只有一个输出码率的参数，常规来说4就够了，你也可以默认16。除了合成mp4之外，还可以根据自己的需求合成无损视频，AVI ，MOV等格式，便于后期处理。deepfacelab新手教程执行完成后，workspace下面多了两个文件，分别是result.mp4和 result_mask.mp4 。result.mp4就是我们需要的最终视频，后者是遮罩视频，供后期使用。deepfacelab新手教程双击打开视频，就可以看到最终效果了。因为我只是为了做教程，所以模型没有充分的训练，合成也只是随便调了几个参数，并非最终的完美效果，你可以根据自己的需要，继续训练模型以达到最好的效果。步骤其实不难，细节很多。有些是可以直接照搬别人经验的。有些需要自己不断摸索。这并不是什么傻瓜软件，要做出好的效果肯定是要花时间研究。就像即便送你PS，PR，你没有一定的学习积累不可能做出酷炫的效果。但是我可以保证，市面上几乎所有神乎其技的换脸视频都是基于DFL，有些可能专门准备了道具场景并使用了后期制作。新手不要急于求成，一步步来，先学习软件操作，再慢慢摸索，不要上来就换，基础的知识都不学习，一步一个脚印，相信你也很快能做出完美的作品！本图文教程基于TONY教程修改和完善！编辑于 2022-03-07 10:37赞同 7532 条评论分享收藏喜欢收起YunLord会魔术的程序员 关注前言前端时间悬疑剧《猎罪图鉴》热播，其中一个利用AI技术换脸进行诈骗的剧情，不少人被骗得倾家荡产，最终酿成自杀身亡的悲剧。而这不仅在影视剧中才能出现，在现实生活中，已经出现了不少AI变声换脸诈骗。首先诈骗团伙通过电话录音等方式提取到声音素材，再在网上搜集公众发布的照片、视频等信息，通过AI技术将所搜集的素材进行合成，这样一个难以用肉眼进行区分的“伪视频”就制作完毕。而这其实就是深伪技术。它是一种人工智能深度学习技术，通过对伪造事物的识别，再经过分析学习，当样本量足够多时，人工智能就会掌握原对象的特征。学习完成后，计算机就可以将人物形象、语言、背景拼合成近似完美的虚拟人物，这样，一段高仿视频就制作完毕。上述过程看上去很难，但是随着技术的不断发展，使用门槛也在不断降低，通过一些开源软件，非专业的人员也能完成视频伪造。而今天将介绍这项技术：DeepFake，能够实现AI换脸，然后再谈谈这个问题带来的影响以及如何解决这个问题。一、DeepFake技术介绍深度伪造一词译自英文“Deepfake”(“deep learning”和“fake”的组合)，最初源于一个名为“deepfakes”的Reddit社交网站用户, 该用户于2017年12月在 Reddit 社交网站上发布了将斯嘉丽·约翰逊等女演员的面孔映射至色情表演者身上的伪造视频。Deepfake目前在国际上并没有公认的统一定义, 美国在其发布的《2018 年恶意伪造禁令法 案》中将“deep fake”定义为“以某种方式使合理的观察者错误地将其视为个人真实言语或行为的真实记录的方式创建或更改的视听记录”, 其中“视听记录”即指图像、视频和语音等数字内容。视频伪造：视频伪造是Deepfake技术最为主要的代表，制作假视频的技术也被称为AI换脸技术（AI face swap)。其核心原理是利用生成对抗网络或者卷积神经网络等算法将目标对象的面部“嫁接”到被模仿对象上。由于视频是连续的图片组成，因此只需要把每一张图片中的脸替换，就能得到变脸的新视频。具体而言，首先将模仿对象的视频逐帧转化成大量图片，然后将目标模仿对象面部替换成目标对象面部。最后，将替换完成的图片重新合成为假视频，而深度学习技术可以使这一过程实现自动化，主要采用自动编解码器以及生成对抗网络技术。二、实现途径接下来将介绍如何使用DeepFaceLab开源项目进行AI换脸。首先我们需要从GitHub上克隆该项目DeepFaceLab，如下图所示：这里面包含两个文件夹，和一堆bat批处理指令。internal：存放源代码相关的内容workspace：工作目录bat： 脚本批处理文件，调用代码执行步骤：源视频转成图片（源图片）目标视频转成图片（目标图片）从源图片中提取源脸部信息从目标图片中提取目标脸部信息使用脸部信息头像训练模型（Model）使用模型进行图片换脸将换完脸的图片合成视频导出三、效果展示经过几个小时的训练，合成视频结果如下所示：还有一些有趣的效果，如影视剧角色换脸！！！高伟光沈腾AI换脸四、总结从AI换脸这一技术诞生起，大众对它的争议就从未停止过。诚然，每一项新兴技术给我们带来了便利，也存在着颠覆伦理道德和冲击安全底线的风险，急需行为道德和法律规范的双重约束。而分享出这篇文章，会不会有人在本文的启发下做出恶意行为呢？事实上，不论是否由本文来介绍，该技术事实上就是存在的！我们更加需要做的是唤醒更多人在虚假视频这方面的安全意识，从而促进研究相关的反制措施，分享出本文，利远大于弊。最后也是最重要的，那就是在坚守道德底线的同时，始终记得科技是服务于我们的工具，而不是控制我们的漩涡。参考：百度安全验证发布于 2022-06-16 15:29赞同 82 条评论分享收藏喜欢 德国职业足球联盟正式更名-德甲中文官网 德国足球甲级联赛中文官网 首页 新闻 视频 比赛 球队 首页 > 新闻 >
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分享至微博 德国职业足球联盟正式更名
2016-08-25 18:16
官方新闻 在不久后，德国职业足球联盟将会把名称改成“DFL德国足球联盟”。在周三于柏林召开的会员大会上，36家德甲和德乙俱乐部一致通过了这个改名的决议。 根据会议内容，由36家俱乐部组成的“德国职业足球联盟”将会被命名为“DFL德国足球联盟”，而改名之后的这个组织将会继续在法兰克福的联赛中心处理运作各项事宜。 会议上还通过了一些关于联赛其他规章制度的修正案。会员大会也一致通过了对比赛服饰规则的更改，包括从2017-18赛季开始，各家俱乐部将会更改袖章上个性化营销的规定。 而到了那个时候，俱乐部同奢侈品牌爱马仕的合约也将到期。俱乐部的个性化市场在裁判的显示屏方面也有空间，这方面的决议也被大会通过，最初将从2017-18赛季开始，到2020-21赛季进行限制使用。 另外，会员大会也通过了有关修改贯彻和使用电子设备以及录像系统的法案，还有关于边线判定和比赛中的视频助手的方案。 隐私声明 | 使用的通用条款与条件 Copyright © 2020 DFL Deutsche Fußball Liga Powered By Hupu Sports | 虎扑体育东风日产乘用车公司_百度百科
乘用车公司_百度百科 网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心收藏查看我的收藏0有用+10东风日产乘用车公司播报讨论上传视频汽车制作公司东风日产乘用车公司成立于2003年6月16日，是东风汽车有限公司旗下重要的乘用车板块，从事NISSAN品牌乘用车的研发、采购、制造、销售、服务业务，是国内具备全价值链的汽车企业之一。 最新新闻东风日产中大型SUV探陆正式上市20小时前3月6日，东风日产官微宣布，旗下中大型SUV探陆正式上市，官方指导价为23.98万-30.18万元，限时价为21.28万元-27.48万元。...详情内容来自界面新闻公司名称东风日产乘用车公司外文名DONGFENG-NISSAN成立时间2003年6月16日总部地点广州花都经营范围汽车，汽车零部件公司类型国营合资公司口号技术日产 人·车·生活年营业额1600亿元（2017） [2]员工数18280 人 [1]年规划产能130万辆 [2]目录1公司简介2现任领导3日产智行▪日产智行 ▪智能驾驶▪智能动力▪智能互联4旗下车型▪e-POWER▪三厢车▪两厢车▪SUV▪新能源车5发展历程6工厂分部7社会评价8企业公民▪安全▪环保▪社会公益9所获荣誉10重要资讯11第三个品牌公司简介播报编辑东风日产乘用车公司由乘用车公司机关、花都工厂、襄阳工厂、郑州工厂、大连工厂、常州工厂 [3]，以及发动机分公司和技术中心组成，拥有员工18280人。东风日产东风日产乘用车公司东风日产已形成广州、襄阳、郑州、大连和常州 [3]五大基地纵贯南北、各有侧重的战略布局。总部花都工厂作为母工厂，着力于NISSAN品牌入门级、中级轿车以及电动车的生产，打造规模化生产工厂；襄阳工厂作为品质标杆工厂，生产NISSAN品牌高端车型，并于2014年11月投入生产东风英菲尼迪品牌车型；郑州工厂主导NISSAN品牌SUV车型和东风启辰品牌车型的生产；大连工厂于2014年10月投产，集中生产NISSAN品牌SUV车型和东风英菲尼迪品牌车型。在产品线上，东风日产致力于以最先进的人性化技术为消费者提供高品质的产品，其中，日产品牌旗下拥有e-POWER、第七代天籁、第十四代轩逸、全新一代奇骏、劲客、逍客、途达（与郑州日产共同销售）、楼兰、骐达等畅销车型。启辰品牌旗下拥有启辰大V、启辰星 、T90、T60、D60、D60 PLUS、e30、D60 EV、T60 EV等车型。英菲尼迪品牌旗下拥有QX60、QX50、Q50L等车型。 [130]2020年5月13日，东风日产东风日产迎来第1200万辆整车正式下线，产量再度攀上新台阶。 [4]2020年9月24日，以品牌之夜为契机，东风日产也将启用以LOGO为核心的全新视觉体系，同时正式发布全新品牌主张“敢为”，延续“激情、创新、挑战”的精神内涵。 [5]作为一家年轻车企，东风日产秉承“人·车·生活”的企业愿景、“共创价值、共谋福祉”的企业使命、“领先半步”的竞争策略：2019年，东风日产销量突破117万辆，连续5年销量破百万，成为在排名前五的第一阵营企业中唯一一家销量和盈利能力双增长的企业。 [6]；目前，东风日产全国专营店数量达820家，覆盖812座城市，新能源展厅网点241家，覆盖中国大陆全部省份和省会城市 [7]，并已广泛布点三四级市场，稳居行业前列。 [8]东风日产已成为东风汽车公司极具魅力的事业单元之一 [9]，东风日产销量约占东风汽车公司乘用车销量的1/3；在日产汽车公司，中国市场的销量约为日产全球销量的1/4，东风日产已成为日产全球增长潜力巨大、经营能力突出的企业之一。 [10]现任领导播报编辑副总经理：周锋 [147]日产智行播报编辑日产智行 在全民智能化，汽车新五化时代 [11]，东风日产导入日产智行（Nissan Intelligent Mobility），提出面向未来的造车理念：“日产智行将以全新的速度、广度和深度，融入未来出行生活，改变人与车的关系，让车成为人的伙伴，Move people to a better world。”。 [12]东风日产推动日产智行在中国全面落地，从智能驾驶、智能动力、智能互联三大领域逐步导入领先技术及产品，为用户提供更智能的出行解决方案。 [13]日产智行智能驾驶东风日产将逐步实现自动驾驶技术从L2至L3进化 [14]，已经逐步导入高速公路单车道自动驾驶技术； [15]智能驾驶同时，随着智能动力技术的导入，e-Pedal一体化智控踏板技术也将引入中国； [16]到2020年，将陆续投放4款L2级别自动驾驶汽车； [14]2021年，实现L3级别自动驾驶汽车量产。 [14]智能驾驶智能动力随着VC-Turbo超变擎、e-POWER、Zero Emission日产纯电等先进动力技术的导入 [17]，东风日产实现推动传统燃油车转型与电驱化路线并举。 [133]到2022年，投放4款搭载VC-TURBO智控引擎的燃油动力汽车； [17]到2025年，中国市场将有6款搭载e-POWER技术的车型。 [131]继2018年轩逸·纯电上市后，到2022年还将投放3款全新的Zero Emission纯电动汽车。 [17]自主研发的电池包将于2019年下半年量产。 [18]智能动力智能互联东风日产智能网联新生态模式技术平台（简称东风日产车联平台）完全自主研发 [19]，采用微服务化设计思想，跨组织协调开发 [20]。东风日产车联平台在外观设计、应用发明等方面拥有18项知识产权。 [21]2010年，东风日产成为最早引入第一代车联网的合资企业。 [22]2017年，东风日产与东风启辰双品牌车联网在产品、服务、技术几个方面已与27家生态合作伙伴签订合作协议和框架。 [22]2018年，东风日产第一款网联车型劲客上市，同时还发布中国主流合资车企首个拥有自主知识产权的车联系统，在年底完成主力在售车型车联系统的全搭载 [22]2019年，东风日产进入4G前装智能网联的TOP3。 [22]自上线运行以来，车联网系统车型销售比例维持在85%以上，月活取得高位，一直维持在90%以上。 [21]目前东风日产车联网系统接入车辆累计已超过200万台。 [23]智能互联旗下车型播报编辑在产品线上，东风日产致力于以最先进的人性化技术为消费者提供高品质的产品，其中，日产品牌旗下拥有e-POWER、第七代天籁、第十四代轩逸、全新一代奇骏、劲客、逍客、途达（与郑州日产共同销售）、楼兰、骐达等畅销车型。启辰品牌旗下拥有启辰大V、启辰星 、T90、T60、D60、D60 PLUS、e30、D60 EV、T60 EV等车型。英菲尼迪品牌旗下拥有QX60、QX50、Q50L等车型 [130]。e-POWER轩逸·电驱版 e-POWER [137]轩逸·电驱版 e-POWER三厢车第七代天籁ALTIMA [24]第七代天籁ALTIMA第14代轩逸SYLPHY [25]第14代轩逸SYLPHY蓝鸟LANNIA [26]蓝鸟LANNIA新轩逸·经典 SYLPHY [27]新轩逸·经典 SYLPHY两厢车骐达TIIDA [28]骐达TIIDASUV全新劲客KICKS [29]全新劲客KICKS全新一代奇骏X-TRAIL [129]奇骏X-TRAIL全新逍客QASHQAI [30]逍客QASHQAI新楼兰MURANO [31]新楼兰MURANOARIYA [139]ARIYA全新途达TERRA [32]（东风日产与郑州日产共同销售）途达TERRA新能源车轩逸·纯电SYLPHY Zero Emission [33]轩逸·纯电SYLPHY Zero Emission发展历程播报编辑1999-2002 风神时代2000年2月21日，风神汽车有限公司（即“东风日产”前身）在深圳宣告成立 [34]，当年售出2560辆风神汽车，实现当年成立、当年投产、当年盈利，被行业称为“风神奇迹”，在中国汽车工业史上堪称经典案例。 [35]2001年7月，风神汽车有限公司第10000辆轿车下线。 [36]风神汽车有限公司第一万辆轿车下线仪式2002年，日产公司提出“180计划”，将中国市场放在重要位置，需要寻求一家有实力的中国汽车公司进行全方位合作。而东风公司亟需利用外资改造实验 [37]、襄樊老基地、并以国外企业的成功模式提升综合竞争力。相同的经历、共同的利益和需求，再加上风神的成功运作，为东风与日产全面合资铺平了道路。 [36]2002年2月22日，日本日产公司总裁卡洛斯戈恩首次来到东风公司总部所在地——十堰进行访问，察看了东风公司技术中心、总装配厂、柴油发动机厂、汽车试验场等地，为双方即将展开的全面合作做前期考察。 [36]2002年6月6日，第七届北京国际汽车展在北京开幕，东风与日产联合参展。本届车展是中国入世后举办的第一次大型车展，日产总裁戈恩也亲自率团参展，东风风神公司生产的尼桑新蓝鸟轿车出现在日产的展台上，原有的风神商标换成了尼桑商标。东风与日产的联合参展预示着双方的合作进入了一个更深的层次。 [37]2002年9月19日，东风与日产在北京钓鱼台签署长期全面合作协议。按照协议，日产将直接投资85.5亿元人民币，东风以对等的资产入股，合资重建注册资金达171亿元的“东风汽车有限公司”。这是国内首家拥有全系列卡车、轻型商用车和乘用车产品的中外合资汽车公司，也是迄今为止中国汽车行业规模最大、层次最深、内容最广泛的对外合资项目。 [38]这一协议宣告了东风公司历史上一个崭新时代的到来。 [36]2003-2005 合资合心2003年是东风日产的合资元年，在2003至2005年间，东风日产的研发、生产体系力初具规模，在市场上崭露头角， [39]打响了发展历程中的“开门红”。2005年颁布的《东风日产行动纲领》让中日双方形成了统一的企业核心价值观，实现“从合资到合心”的跨越，步入高速发展的快车道。 [36]2003年6月16日，东风汽车有限公司成立后推出的第一款新车——阳光轿车在广州下线，同时，东风日产乘用车公宣告成立。 [36]阳光轿车下线仪式2004年5月18日，东风日产花都新工厂竣工投产，占地94万平方米。 [40]东风日产花都新工厂2004年9月29日，襄樊新工厂竣工投产，该工厂和花都工厂一起，成为东风日产乘用车公司在中国布局的两大轿车生产基地。同日，东风日产首款高档轿车天籁襄樊工厂下线。 [36]2005年7月29日，骐达在广州上市。 [41]骐达2005年11月 东风日产正式颁布《东风日产行动纲领》，确立了东风日产企业基本规则和构建了东风日产人的共同核心价值观，从而实现了东风日产“合资、合心、合力”的跨越与融合。 [36]2005年12月15日，东风汽车有限公司东风日产乘用车公司发动机分公司成立。 [40]东风汽车有限公司东风日产乘用车公司发动机分公司成立仪式2006-2012 领先半步2006-2012是东风日产飞速发展的时期 [42]，创造了合资车企最快完成300万台产销量的记录 [43]，以“东风日产速度”著称于业内外，综合实力稳居中国乘用车行业第一集团军。 [34]2006年3月20日，东风日产技术中心正式启用，总投资达3.3亿元人民币，成为华南地区最大规模的汽车研发基地，也是日产本土以外的第三大海外技术中心。 [44]2008年3月12日,东风日产逍客在上海正式宣布上市。 [45]东风日产技术中心东风日产逍客2008年9月19日，东风日产第100万辆整车下线 [46]，仅用5年零3个月的时间就达成百万产销规模 [47]，创造了国内车企最快的发展速度。 [46]2008年11月18日，东风日产在广州车展上正式发布全新品牌主张“技术日产，人车生活”。 [48]东风日产第100万辆整车下线广州车展上正式发布全新品牌主张“技术日产，人车生活”2009年《企业公民战略报告》，这是中国汽车合资企业中首次系统发布的企业公民战略，明确了东风日产“共创价值、共谋福祉”的企业愿景。 [49]2009年《企业公民战略报告》2009年7月18-19日，东风日产首届高管论坛举行，郑重发布《东风日产高管宣言》。 [36]2010年9月8日，东风日产第200万辆下线 [50]，同时，启辰品牌的正式发布，标志着东风日产进入“双品牌”并驾齐驱的全新时代。 [36]东风日产首届高管论坛举行2010年9月20日，郑州新工厂正式竣工投产，成为东风日产继花都、襄樊工厂之外又一重要生产基地。 [36]2010年12月，东风日产新阳光上市。 [51]启辰郑州日产第二工厂竣工典礼东风日产新阳光2011年12月21日，东风日产花都第二工厂正式竣工投产，总面积为140万平方米，其拥有的冲压、焊装、涂装、树脂、总装等五大工艺均达日产全球标杆工艺水平。 [52]东风日产花都第二工厂2012年7月，东风日产奇骏成为北极科考后勤用车，并登陆北极核心地带 [53]，至此，奇骏成为人类历史上首款到达地球“最南极”、“最高极”、“最北极”三极的城市SUV。 [54]东风日产奇骏2013-2017 强基聚力中国汽车行业经历了黄金十年的高速发展 [55]，进入微增长阶段 [56]。东风日产调整步伐，强基聚力，以900万客户信赖为基础 [57]，从速度驱动、产品驱动，迈向体系力驱动 [57]，连续三年高质量跨越百万。 [58]2013年6月16日，东风日产成立十周年大会在广州举行，同日，第450万辆整车下线。 [59]2014年10月18日 ，东风日产大连工厂正式投产，成为是北方地区规模最大的乘用车整车生产基地之一，东风日产全面形成南北纵横的战略布局。 [60]2015年初，东风日产以“为年青怒放”为品牌口号，正式启动 “Young Nissan”品牌年轻化战略。 [36]第450万辆整车下线东风日产大连工厂2015年12月，东风日产达成“年销量破百万”目标。 [61]2016年6月2日，雷诺日产联盟全球工厂竞争力排名揭晓，东风日产整车工厂实现7年5冠，发动机工厂实现四连冠。 [62]2016年6月16日，东风日产先进工程技术中心、启辰造型中心及东风日产大学构成的三大中心在广州花都正式落成。 [36]东风日产达成“年销量破百万”目标东风日产先进工程技术中心、启辰造型中心及东风日产大学生产线2017年12月18日，第900万辆整车正式下线，刷新行业达成速度。 [42]2018-2020 全新征程过去15年，东风日产以全价值链体系实力，领跑合资车企。 [63]新时代，以900万为基石，以体系力为优势，以日产智行科技为新动力，东风日产开启新征程。 [64]2018年2月，东风日产正式发布全新品牌口号“智爱生活，简而不凡”，全面开启品牌向智能进化。 [36]2018年4月25日，轩逸纯电在北京车展正式亮相，东风日产成为主流合资品牌中率先推出纯电动车的企业。 [65]2018年6月12日，主流合资车企首款拥有自主知识产权的智能车联系统“智行+车联系统”正式发布。 [66]轩逸纯电智行+车联系统2018年8月27日，东风日产第1000万整车产量达成，以轩逸·纯电的下线正式开启后千万时代新征程。 [67]东风日产第1000万整车产量达成2018年12月18日，第七代天籁ALTIMA上市发布会于杭州举行，宣告日产智行集大成者第七代天籁ALTIMA智耀上市。 [68]第七代天籁ALTIMA2019年6月15日，NISSAN FAMILY DAY正式成立。 [69]NISSAN FAMILY DAY正式成立合影2020年6月16日，东风日产企业文化2.0正式发布——More For Good（“创进未来，乐享美好”），在行为价值观中，更加聚焦客户，强调创新、担当与学习，把“拥抱客户”作为行为价值观的首要准则，以及强调“感心服务，拥抱客户”的服务理念。 [70]More For Good合影2020 年9月24日，NEW NISSAN品牌之夜暨Ariya中国首秀带敢上映，以全新技术，全新产品，全新品牌态度以及全新品牌形象，全面开启NISSAN敢为新世代。 [71]NEW NISSAN品牌之夜暨Ariya中国首秀带敢上映2022年1月5日，东风汽车有限公司（DFL）宣布将东风英菲尼迪（DFI）作为一个独立的事业总部纳入东风日产（DFN）的管理体系，将成为继日产和启辰品牌外的第三个品牌。 [135]2023年1月，东风汽车有限公司将原有的市场部和客户发展部整合为全新的用户运营中心（新中心和原市场部、客户发展部为平级部门）。 [140]2023年2月，东风日产官微消息，东风日产宣布成为百度文心一言（英文名：ERNIE Bot）首批生态合作伙伴，东风日产将接入文心一言，可优先内测试用该产品。 [141]2023年3月10日晚间，东风日产官方宣布，旗下全新轩逸家族正式上市。 [142]2023年4月19日，东风日产在上海车展首发两款全新SUV车型：第三代逍客和旗舰SUV概念车Pathfinder Concept。第三代逍客将在8月正式上市。 [143]2023年5月22日，2023东风日产超混电驱奇骏正式发布，共推出两款车型，官方指导价分别为：超混双电机四驱至尊版19.99万元，超混双电机四驱豪华版18.99万元。 [144]2023年8月16日，东风日产第三代逍客正式上市，企业共推出4款车型，售价区间为13.99万-17.49万元。 [145]2024年1月，东风日产PATHFINDER探陆预售开启。 [149]3月6日，东风日产官微宣布，旗下中大型SUV探陆正式上市，官方指导价为23.98万-30.18万元，限时价为21.28万元-27.48万元。 [150]工厂分部播报编辑东风日产目前已形成广州、襄阳、郑州、大连和常州 [3]五大基地纵贯南北、各有侧重的战略布局 [1]。花都工厂花都工厂是东风日产成立最早、规模最大的生产基地,由一工厂和二工厂组成,整体占地面积247.5万平方米。 [72]总部花都工厂是东风日产的紧凑型车和入门级车型的生产基地，轩逸、骐达、阳光等车型均在这里生产，它目前的年生产能力已经超过60万辆 [73]，是东风日产乘用车公司的“母工厂”和最大的整车生产制造基地 [74]，在雷诺-日产-三菱联盟(ABM)工厂综合竞争力排名中实现8年6冠 [75]。2018年12月，花都工厂获得2018中国最佳工厂运营卓越奖。 [74]花都工厂襄阳工厂襄阳工厂成立于2002年，年产能达到25万辆，是东风日产旗下重要的高端车生产基地。作为雷诺-日产-三菱联盟全球柔性化生产线的典型代表、制造管理难度最大的工厂之一，襄阳工厂在生产管理方面一直处于领先地位。曾先后获得雷诺-日产-三菱联盟日产全球改善奖、日产全球品质大奖等荣誉称号。 [76]目前在产的车型包括新：天籁、楼兰、奇骏、英菲尼迪。 [76]襄阳工厂郑州工厂郑州工厂在2008年9月奠基，2010年9月新工厂运营正式由东风日产接管，主要生产东风日产新奇骏，以及启辰D50、R50等车型，整车年产能达到26万辆 [73]。郑州工厂成立于集整车和发动机一体化管理，多年来承担东风日产和东风启辰双品牌车型共线生产任务 [77]。2019年11月4日，郑州工厂第200万辆整车及第300万台发动机下线。 [77]郑州工厂大连工厂大连基地于2012年6月25日奠基，2014年10月18日正式投产。 [73]大连工厂一期总投资额50亿元人民币，总面积132万平方米,年产能15万辆，二期建成后产能将达到30万辆。主要生产NISSAN品牌的SUV车型，定位为魅力工厂。大连工厂拥有冲压、焊装、涂装、树脂和总装五大工艺，技术和装备全面导入东风日产花都二工厂先进技术和设备。 [78]大连基地初期将主导SUV车型生产，并具备全系车型的生产能力。 [73]大连工厂东风日产技术中心（TC）东风日产技术中心（Dongfeng Nissan Technical Center，简称：DNTC [79]），是日产汽车公司在全球第四个具有同等研发平台的技术中心。 [80]目前有1300多人的技术团队，实现了以中国消费者需求为主导的自主开发，引领智能化、电动化、网联化技术革新，并具备了反哺日产全球的能力。2018年，东风日产专利发明再攀高峰，发明专利25件，申报专有技术89项，PV级专有技术18项。 [81]东风日产乘用车技术中心总投资为3.3亿人民币，总占地面积为20万平方米，已成为中国华南地区最大规模的研发基地，也是日产全球第4个研发中心，将和日本的日产技术中心以及日产欧美、亚洲研发基地进行全球性紧密合作，对今后在中国投入的接续用车车型进行共同开发和生涯管理开发 [82]。短短十年间，东风日产技术中心已成为拥有千余名优秀员工的日产全球四大海外研发中心之一，是中国在研车型最多、自主品牌推出速度最快的技术中心，整体研发水平已达到RankB，并预计在2015年达到RankA水平。由东风日产技术中心自主开发的的启辰品牌，用了不到3年就实现年销量超过10万辆的好成绩，稳坐中国汽车合资自主第一品牌。 [82]东风日产技术中心（TC）发动机分公司东风日产发动机分公司成立于2005年12月5日 [40]，由花都发动机工厂与赤坭零部件工厂组成，年产能达到96万台，是业内工艺最全、产品最多的动力总成工厂 [83]。在雷诺-日产-三菱联盟（ABM）工厂综合竞争力排名中，东风日产发动机工厂实现5连冠。 [80]发动机分公司东风日产先进工程技术中心东风日产先进工程技术中心（简称AEP）于2016年6月16日正式投入使用。先进工程技术中心具备创建新型智能绿色工厂、产品同期开发、体系建设和专家化人才培育三大职能,将为东风日产的智能制造提供支撑,持续提升企业的竞争力和影响力。该中心落成后,东风日产新车核心业务将集中化,并有力推进研发自主,提升产品品质。 [84]东风日产先进工程技术中心主要是负责新车数字和早期实物集中试制、大开发体系集成以及先进生产技术开发，建立创新研发、实验环境平台等，将推进东风日产新车设 计质量、缩短新车的投放周期。据了解，这一中心建成后，将加快东风日产开发新车的速度，将为未来每年5款以上新车准备、2款以上全新车型同时试作提供有力支撑。 [85]东风日产先进工程技术中心东风日产企业大学东风日产大学于2016年6月16日正式投入使用 [84]，总占地面积约4.8万平米，分为主楼与技能训练场，投资7000万人民币。东风日产大学的建设，主要是为提升员工职业发展竞争力、组织能力和承担社会责任等多方面的发展，同时也为品牌的可持续发展提供高素质人才储备。 [86]东风日产企业大学社会评价播报编辑股东方及权威机构2019东风汽车集团有限公司2018年度最佳文明单位 [87]东风公司2019A级纳税人 [88]国家税务总局广州市税务局2019物流技术创新奖 [89]中国物流与采购联合会2018东风汽车集团有限公司2017年度最佳文明单位 [90]东风公司2017物流技术创新奖 [91]中国物流与采购联合会20172016年度广州市花都区外观设计优秀奖 [92]广州市花都区人民政府20172016、2017年度广州市花都区专利创造奖 [92]广州市花都区人民政府2016东风汽车公司“十二五”十大科技成果 [93]东风公司媒体20182018年度CSR贡献企业 [94]经济观察报2018社会责任杰出企业奖 [95]新华网2018授予牌匾：致敬·品牌企业 [96]南方日报2018中国企业社会责任榜 [97]第一财经2018年度企业奖 [98]人民网20182018中国汽车服务金扳手奖——感心服务奖 [99]汽车与驾驶维修传媒&搜狐汽车2017年度CSR贡献奖 [100]经济观察报2017年度企业奖 [101]人民网2017年度创新营销企业奖 [102]中国青年报2017优秀实践奖 [103]第一财经日报2017中国社会责任杰出企业奖 [104]新华网20172017年度最具成长价值企业 [105]每日经济新闻2017最佳品牌创新营销大奖 [106]搜狐汽车企业公民播报编辑安全东风日产以“人·车·生活”的企业愿景为最高目标，在贯彻 “1000-1=0”安全价值观的同时，提炼出“安全领航，人·车·生活”的安全愿景、“造安全车，育安全人”的安全使命和“零事故、零灾害、零污染”的安全目标。 [107]2003年至2004年，东风日产建立了安全管理体系、全面推行标准化作业以及规范班组安全基础等系列活动，为日后在安全方面的建设奠定了坚实的基础。 [107]2005年，东风日产开始实施EHS体系(环境 Environment、健康Health、安全Safety)。 [107]2008年至2011年间，东风日产以“安全标准化推进”为阶段主题，不仅积极导入SES（Safety Evaluation System安全评估系统）等先进安全管理方式，更开展全价值链活动、建立应急体系等，逐步将企业对安全的重视“辐射”到全价值链体系。 [107]2011年，东风日产正式发布“汽车公民”理念，此鼓励更多的个人和组织，在中国进入汽车时代的当下，以“公民”的义务和责任进行自我约束，致力与社会各界人士携手改善中国道路交通现状，构建美好人车生活。 [107]2012年，东风日产开始进入“安全文化建设”和构建安全理念的新阶段。 [107]2013年，东风日产系统发布了涵盖全价值链体系的安全愿景、安全目标、安全价值观、安全使命和安全文化模式，成为业内首家发布专属安全理念的合资车企。 [107]2016年，东风日产先进工程技术中心落成，从源头实施全要因系过程管理，保证全产业链每个环节的品质追踪和安全要求。 [107]2017年，东风日产顺应行业智能化趋势，“日产智行”以实现“零事故、零排放”为目标，包括智能驾驶、智能动力、智能互联三大技术领域，为安全赋能。同时，“日产智行”体验馆等的建设，消费者可以近距离解读东风日产的安全产品。 [107]2018年，东风日产与联合国道路安全十年行动强强联合，专业为大众赋能，成功让更多消费者关注路况道路安全。 [108]目前，“日产安全驾驶训练营”巡展活动在全国已经影响了超过 622万人。 [109]环保在环保方面，东风日产通过实施“绿+制造2020”规划，以低碳化、循环化、集约化为手段，打造“倍受信赖”的绿色领军车企。 [110]秉承人、车、环境和谐的环保理念，东风日产始终致力于在整个汽车产品生命周期开展环境管理，从商品规划、研发、制造、物流、销售和服务，直到产品报废，通过在全价值链实施环境管理，达到人·车·环境的和谐，实现企业的可持续发展。 [110]倡导低碳生活，聚焦新能源技术研发在技术上，按照东风公司的“十三五”规划、东风有限“Triple One”计划等等都坚定了电动化的方向。2018年8月8日公布了“东风有限绿色2022计划”，已经明确以轩逸·纯电为起点，启动电动化发展新的里程，未来3年内导入日产技术，并力争在3年内实现电动化核心零部件（马达，变频器，减速器）100%国产化，充分利用日产电动车电池技术和阶梯式电池管理技术和经验，加速部署在华电池回收再利用。 [110]产品布局在产品上，东风日产以轩逸·纯电为开端，积极开创新能源汽车发展新纪元。预计到2022年，东风日产还将发布至少5款电驱动车型，挑战30%的电驱动销量占比。 [111]低碳生活除了在产品生产环节中采取众多环保措施外，东风日产在员工和工作管理中也有效推进环保行动，例如倡导节水、节电、节约办公用品、光盘行动、绿色出行、绿色短会议、多用邮件、减少吸烟、垃圾分类等等。 [110]技术驱动，构建绿色全价值链环保体系绿色生产2017年东风日产通过工信部"绿色制造工厂"认证，成为全国首批国家绿色制造工厂。 [112]2018年东风日产继续推进全价值链绿色环保管理，推进工艺改造，大力开展节能减排与绿色环保，获得广州市"绿色工厂"称号。 [113]此外，东风日产（广州）还获得由广东省清洁生产协会颁发的广东省清洁生产企业。 [114]除了生产过程力求环保之外，东风日产还积极采用绿色新能源，所建起的光伏发停车场，是全球最大的光伏发电停车场之一 [115]，致力于创建新型智能绿色工厂。 [116]绿色物流针对物流过程，采取“减少废弃物、降低二氧化碳排放”的环境管理方针, 通过货物自重力的滑轨输送，采用水运、铁路运输，以及降低运输体积，提升车辆积载率等措施，最大限度地提高物流效率。 [110]社会公益2008-2018年，十年来，东风日产以“共创价值、共谋福祉”为企业使命，东风日产致力于传承“阳光公益”IP。 [117]2008年，东风日产设立了阳光关爱基金会 [117]，并陆续参与玉树地震救助、鲁甸地震救助等扶贫助学公益活动，成为国内汽车行业第一家设立专业基金会履行企业公民责任的合资企业。 [117]2009年，东风日产发布了汽车行业首份合资车企社会责任战略报告，并正式启动“阳光关爱·助教未来”等项目。 [117]截至2017年年底，东风日产联合车主、经销商、员工等，在黑龙江、湖北、福建、西藏、云南等15省（区）共开展了32站的援助行动，受惠师生超过83万人，有效改善了贫困地区儿童的学习环境，为他们实现梦想提供更多可能。 [118]“阳光关爱”助学之路2019，阳光关爱·i读计划阳光关爱·i读计划2019年11月12日,“阳光关爱·i读计划”正式启动。 [119]“阳光关爱·i读计划”是由中国社会福利基金会、南方周末、东风日产联合发起的针对乡村儿童阅读推广的公益项目。该项目包含乡村小学可视听阅读教室的建设，乡村小学师生图书、阅读工具礼袋捐赠，乡村教师阅读课程教学培训等。 [120]2019年11月至12月，活动先后于甘肃、贵州、广西、陕西四地的乡村学校开展，捐建4间智能阅读室及上万册书籍，15位社会文化名人携手多位专业志愿者参与，开设166节课程，助力校园阅读长效机制的建立，深度辐射当地。 [121]2018，阳光关爱2018年11月4日，东风日产将携手壹基金正式启动“阳光关爱公益计划”， [122]立足受益者需求，从专业角度规划软硬件的助学帮扶，促进均衡发展及思维启迪。 [123]此次公益行动旨在通过捐建“阳光童梦教室”、“阳光操场”并设计配套启迪课程、开展学校探访、组织阳光小记者团等举措。 [123]在贵州兴义、四川自贡、湖北孝感等14个教育欠发达地区的多所小学，为当地孩子搭建科学启蒙平台，鼓励他们勇敢追梦。 [122]2017，智享童梦计划智享童梦计划合影2017 年，开启“智享童梦计划”，在湖北、新疆、湖南、广西、贵州、河北、安徽等7 个省市的八所乡村小学开展助教活动，为学生们带去支持与关爱。 [124]同时创新公益管理思维，联合小米积极打造“互联网+ 智能化+ 公益”的IP 事件 [117]，联动网友、车主、经销商、媒体、员工等利益相关方，共同推动企业社会责任传播。 [123]2016，阳光关爱·助教未来阳光关爱·助教未来合影2016年8月，东风日产“阳光关爱·助教未来”公益助教行动再次启航，携手经销商、车主、网友“重走阳光路”，回访过往 8 年间曾经援助过的西藏、甘肃等地的贫困学校。 [122]在活动启动前期，为了让更多的社会爱心人士可以参与到“重走阳光路”的公益行动中，东风日产通过官方微博和微信平台，开展“重走阳光路—阳光跟帖”征集活动，超过 16 万网友参与留言，东风日产将收集到的祝福制作成阳光留言板赠送给受赠学校，同时通过论坛召集了50 余位车友组成的公益助教爱心车队，首次采用直播 + 公益创新形式向社会传递公益正能量。 [122]公益助教行动合影公益助教爱心车队2015年，万步阳光路2015年，东风日产联合云南省青少年发展基金会，采用了全新的线上线下联合互动方式，携手明星发起“万步阳光路”公益活动，号召广大网友通过捐步数、晒步数的形式关注鲁甸儿童的心理健康问题，传递爱心。东风日产随后将网友的爱心步数转化成300万元公益基金捐赠，用于为鲁甸山区儿童购买学习物资，开展减灾防灾培训和心理辅导。 [122]此外，东风日产将全国首个面向青少年的汽车制造讲堂——日产制造教室引入到“万步阳光路”活动中，为鲁甸李家山小学的孩子们带来了造车体验课程，丰富了孩子们的汽车炼成知识。 [122]万步阳光路合影2023年12月，东风汽车官微消息，东风公司携旗下东风乘用车、东风商用车、东风岚图、东风日产、东风本田、东风股份、郑州日产、东风柳汽，向甘肃省慈善联合总会、青海省慈善总会共计捐赠款物1500万元，用于地震受灾地区的紧急救援、受灾群众生活救助及灾后重建等相关工作。 [148]所获荣誉播报编辑2021年7月，入选国有重点企业管理标杆创建行动标杆企业名单。 [132]2023年10月，入选广州白云国际机场广州工信名特优产品体验和展销平台品牌企业推荐名单（第一批）。 [146]重要资讯播报编辑东风日产聚势破局车联网领域随着5G商业化应用与AI技术的发展，汽车行业将迎来巨大的新机遇，智能汽车创新发展成为我国汽车行业“由大转强”的目标之一。东风日产全面向智能进化，凭借领先的自主研发技术储备，聚势破局，实现主力在售车型车联网100%覆盖，在2019年8月以行业最快速度实现车联网用户破百万。 [125]快速响应国六标准东风日产聚势破局车联网领域2019年7月1日，国家第六阶段机动车污染物排放标准将首先在广州、深圳等地正式生效。在工信部首批通过国六B审核的车型名单中，东风日产旗下车型占比约50%。目前轩逸、天籁、奇骏、逍客、楼兰等主销车型均已得到国六B认证；且截至2019年2月，其国六车型产量占总产量比重接近90%，更新的产品也已大面积铺市。 [126]开创千万产量新速度开创千万产量新速度2018年8月27日，在被誉为雷诺-日产-三菱联盟“世界级母工厂”的东风日产广州花都工厂，第一辆轩逸·纯电从生产线上缓缓驶下，宣告东风日产1000万整车产量达成。作为1000万下线的代表车型，轩逸·纯电不仅是主流合资车企的首款纯电动汽车，也是日产首款面向中国市场的全新电动汽车。 [127]垄断被罚东风日产1000万整车产量达成2015年9月10日，广东省发改委向东风日产开出1.233亿元的反垄断罚单。本次处罚同样包括对厂商和经销商两方面的处罚，其中厂商领罚1.233亿，经销商领罚1912万。据了解，从到2014年7月正式展开调查，近一年的取证工作相当艰难，最终通过内部系统单据的相互印证，坐实了厂商纵向垄断控制整车销售价格的证据。 [128]2022年2月，全资子公司凯程精密与东风日产的天籁2022款三厢车精装项目已成功定点，未来将独家为该车型供应电动尾门系统（含电撑杆、控制器、脚踢传感器、吸合锁）。该电动尾门产品为凯程全知识产权研发，目前项目进展顺利，产品已进入DV（设计验证）阶段，将于2022年8月底开始小批量交付。 [136]2022年，“东风日产”微信公众号消息，东风日产1-4月累计终端销量达300363辆。1-4月东风日产启辰终端销量同比增长32.7%，其中启辰品牌电动车型4月销量同比增长65.9%。第七代天籁1-4月终端销量50408辆，同比增长5.3%。轩逸组合1-4月终端销量134863辆。东风日产SUV家族1-4月终端销量88880辆（含日产、启辰及英菲尼迪品牌），其中2022款新逍客1-4月终端销量50329辆。 [138]第三个品牌播报编辑东风汽车有限公司将东风英菲尼迪作为一个独立的事业总部纳入东风日产的管理体系，东风英菲尼迪的转型已从2022年1月1日开始。这意味着，英菲尼迪将与日产和启辰品牌一起，成为东风日产旗下的第三个品牌。 [134]新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号 京公网安备110000020000DeepFaceLab小白入门（2）：软件安装！ - 知乎
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