不知道最近你有没有听说
“将朱茵的黄蓉换成杨幂的脸”
的讨论上热搜这件事？
其实
这次热搜是由一个
用AI技术制作的视频引发的。
在视频中，杨幂的脸完美的替代掉了朱茵的脸，违和感君完全下线，不认真观察根本看不出端倪。
这一系列“换脸事件”在网友中掀起轩然大波，部分网友对这种技术叹为观止，但也有部分网友指责作者制作这种视频实为侵权，作者则表示自己并未将视频用于商业用途，所以也不能算构成侵权。
然而这类换脸事件早已屡见不鲜。
事实上，人脸交换技术在电影制作领域已经不是个新鲜词了，但是一开始这种技术还处于一种时代前沿的高科技产物，并没有像如今这样深入民众生活。之前电影视频中的人脸交换非常复杂，专业的视频剪辑师和CGI专家需要花费大量时间和精力才能完成视频中的人脸交换。
《星球大战》就曾经使用CGI（计算机图像生成）技术根据一名女演员的脸塑造了年轻时期的Carrie Fisher的形象。女演员脸上的点是用来进行精准的面部绘制的。
再比如影片《速度与激情7》中，为了让已经离世的保罗·沃克回归，片方就以保罗的两位弟弟为替身，采用替身+动态捕捉+CGI动画的方式，来完成保罗的镜头。
不过再先进的技术也有逐渐“平民化”的一天，就像当年被拿破仑奉为珍宝后来走进千家万户的铝制品一样，AI换脸在神通广大的网友手中开始揭开自己神秘的面纱，融入了人们的日常生活中。
如果提到2018年初最“黑科技”的AI应用是什么？
那这款FakeApps绝对是一名种子选手。
一切起源于两年前。
2017年12月，一名叫做“DeepFakes”的用户在一个叫做Reddit的粉丝社区发布了一个“假视频”，视频中的艺人其实是后期加上的，但是看起来几乎毫无破绽。这个项目刚上线就受到了极大的关注。一时间，两万余名深度学习爱好者和吃瓜群众挤爆了Reddit的Deepfake频道。
玩笑归玩笑，大家应该也开始好奇了，这到底是个什么样的软件，竟然能不动声色地移花接木？
DeepFakes，实际上是一种人脸交换技术，顾名思义，也就是在图像或视频中把一张脸替换成另一张脸。之前的星战和速7所用技术体现的就是这个原理。
通过深度学习，Deepfake可以将A的脸直接移植到B的脸上，并且与一般photoshop不同的是，Deepfake可以在视频中也几乎完美的实现换脸。
Deepfakes 本人表示，他希望能通过FakeApp，使任何非科技背景，或没有撰写程式的人都能使用Deepfakes 技术修改影片，他预计将来还要更进一步把这个软件简化推广。
DeepFakes的出现可以说是人脸交换技术的一个突破。利用DeepFakes技术，你只需要一个GPU和一些训练数据，就能够制作出以假乱真的换脸视频。
只需要把上百张人物的样图输入至一个算法，就能完成人脸交换，制作出非常逼真的视频效果。就算你是个对视频剪辑一窍不通的外行，也能轻松掌握这个技能。
通过对视频进行逐帧分析，将AB视频中的人脸提取出来，用聚类、模糊评判、变形、逼近等算法，对两张人脸表情进行同步，同步率可以用LOSS值表示，当同步到满意效果后，将A视频的人脸用B视频中提取并处理后的人脸，进行逐帧替换，替换完成之后合成新的视频A，换脸完成。
DeepFakes的出现还意味着我们可以在视频中进行大规模的“换脸”。我们大多数人都曾经把自己的照片上传到网络上，因此，我们大多数人的脸都能够轻易地被替换到一些视频中，成为视频的“主角”。不得不说，这是件非常可怕的事情，但这也并不那么值得恐慌，毕竟我们大家早已接受了“照骗”（照片造假）。
从总统到明星，网友们的魔爪越伸越广，《权利的游戏》中的麦茜·威廉姆斯（Maisie Williams），霉霉泰勒·斯威夫特（Taylor Swift），水果姐Katy Perry纷纷中招。
以下均为DeepFakes的成品：
系统：Win7, Win10
优点：容易使用，集成GUI图形界面，环境安装比较简单，只要下载主程序和CORE文件就行
缺点：容易出错，效率偏低，更新很慢
总结：适合没有编程基础用户
下载：官网（需要注册）（deepfakes.com.cn中文网）
主程序：https://www.fakeapp.org/download
Core文件：https://directme.ga/#!hGhRgIQD!n0Ueix8fP96F13mvluh-NTl0Soz7BypKBv94h3SJ0Lw
安装说明：https://www.fakeapp.org/forum/releases-tech-support/releases
想学的朋友，中文的基础教程奉上~一会儿有兴趣可以自己去研究研究。
首先，我们来谈谈使用FakeApps的一些小技巧。
FakeApps这个软件本质上是一种拟合算法，用B的脸去拟合A，正常的拟合过程，是一个数据收敛的过程，不过要尽量以假乱真也需要注意以下几项技术性要求。
下面的注意事项来自一位贴吧大神。
01
数据对等
用于换脸的两个人脸数据范围必须接近。比如若A视频中全是侧脸，B视频中全是正脸，拟合效果肯定比较差，因为两者的脸部数据范围不同，所以，如果想要好的效果，首先，B中能够获得与A中人脸数据同样大（或者更大）的范围。
02
尽量提高素材质量
被拟合对象A的数据范围应该被B覆盖，覆盖越多，拟合效果越好
反例1，A切出1000张脸，B只有10张，你用B去替换A，肯定不会有好结果
反例2，A分辨率720p，B分辨率480p，也不会有好结果
反例3，A人脸是百天的，B人脸是夜晚的，同样，没有好结果
03
原版不要太“嚣张”
原版的数据波动范围不能太大。比如原版是一个女主播对着镜头说话，全过程中脸的角度、远近几乎没变化，脸部也没有遮挡，这种情况可以认为数据波动很小。但是如果原版是一个科幻电影的女主角，全程都在快速切换镜头，脸部有各种遮挡，这种情况可以说是数据波动很大，而被拟合对象A的数据波动越大，越难建立稳定的模型，拟合就越困难。
总而言之，过程可以用一个流程概括：
识别→截取→分类→特征解析→拟合→替换→生成
有没有觉得思路慢慢清晰起来了呢？
好啦~福利发完，接下来是重中之重，我们还要认真谈谈关于FakeApps的使用规范问题。
作为一款争议颇多的软件，FakeApps本身是一种科技的象征，然而科技又是一把双刃剑，一方面它给我们的生活带来了很多乐趣和便利，但另一方面，轻松换脸也为许多有害社会秩序的假新闻、伪公告创造了可能性。
之前在油管上就曾发布过Jordan Peele 和 BuzzFeed 携手制作的一条伪造的政府公告，片段中的前美国总统奥巴马就是由类似FakeApps的换脸软件制作的，逼真程度足以令人信服。
随着 Facebook 等公共平台进一步打击虚假消息，假新闻在社会上引起的关注来越大，而伴随着AI技术的日渐成熟，分辨真假新闻的难度也水涨船高。
虽然在 FakeApp 诞生前，假新闻已充斥网络，但这类软件的出现无疑令制作假新闻的难度大大降低。
而除了假新闻，部分人还利用这款软件制作了一些低俗恶劣的图片和视频恶搞女星，甚至毫不顾忌地表明自己只是借此消遣娱乐，并没有用来盈利，但这种行为无疑是在败坏社会风气，给FakeApp等软件招来更多非议和质疑。
一开始介绍时就已经提到，FakeApp的创建是为了让日常人员能够使用逼真的面部技术进行创造性和探索性使用。
所以，如果你无法保证自己能抑制自己“恶作剧”的欲望，就干请脆离它远一些，不要被诱惑：如果选择了使用它，就请保持你的好意，对它负责到底。这同样也是你对社会的科学的尊重。
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