AI如何实现换脸技术？

AI 可以换脸了？以后别人给你视频你也不能相信了。

最近某个 Reddit 用户将“神奇女侠” 盖尔·加朵（Gal Gadot） 的脸，P到了成人视频上，效果相当不错，而且他使用的是时下火爆的机器学习技术。

这一技术的关键在于，替换的脸要和原视频上的脸表情同步。大致原理是通过算法识别出面部的特定结构——不仅仅是眼睛、鼻子、嘴巴的位置，也包括颧骨、下巴、脸颊的形状，然后按照这些特征点做替换。目前这一技术并没有达到以假乱真的地步。

左：P得看不出破绽，右：破绽明显

其实类似的面部替换技术，早就被广泛运用在大片里了。例如半兽人、咕噜、阿凡达，它们都用了动作捕捉（Motion Capture）技术。动作捕捉技术常用于电影工业，游戏产业，比如：

《加勒比海盗》中的戴维·琼斯（Davy Jones）图片来源：gamedev.stackexchange.com

小岛秀夫的《死亡搁浅》，什么时候发售啊？（打岔）图片来源：dualshockers.com

扮演深井冰，哦不，史矛革的卷福 图片来源：businessinsider.com.au

严格说，这一技术属于动作捕捉技术的一个小类，叫面部捕捉（face capture）。那些脸上的黄点，是表情变化中的关键点，就像脸的“关节”一样，计算机只需要这些信息就能合成表情。而在面部识别技术中，它被称为面部追踪（face tracking）。

面部的点是“关节”，连上线变成骨骼.图片来源：petapixel.com

绝大多数商业作品只是用这种技术制作奇幻生物，然而工业光魔公司（Industrial Light & Magic）更进一步，在银幕上复活了已经故演员。

左：合成的（Synthetic）彼得·库欣扮演的威尔霍夫·塔金，右：演员盖·亨利 图片来源：nytimes.com

恐怖片演员彼得·库欣逝世于1994年。2016年在电影《星球大战外传：侠盗一号》中，技术人员将他拉进现代的巨幕。这位“现代”演员的背后是另外一位演员盖·亨利，技术人员捕捉了盖·亨利的表情，然后合成了数字版的彼得·库欣。虽然两位演员的脸挺相似的，但是技术人员仍旧要处理很多细节问题，比如彼得·库欣发“啊”这个音的时候是不动上嘴唇的。

这一技术引发了不少争论，一些人表示不能接受。虽然电影获得了肖像授权，仍旧有一些伦理问题亟待回答，我们应该在荧幕上复活故去的演员么？

动作捕捉技术的关键在于识别人的表情，特别是脸上那些关键的位点。而深度学习技术也能满足这一要求，一些研究团队甚至演示了伪造美国前总统小布希，奥巴马，现任总统特朗普，以及俄国总统普金的视频。

Face2Face 算法演示，上面的人提供表情信息，下面的人提供脸的信息 图片来源：QUARTZ

深度学习技术和那些专门的影视工业技术相比，得到的结果要粗糙很多，更容易识别出来，然而它也要便宜很多。谷歌、微软、亚马逊这些大公司的软件技术和平台都是公开的，深度学习技术飞速发展，很多论文都在研究者之间共享，而且家用级别的显卡就能处理深度学习算法，不一定要用到云计算和超级计算机等技术。[!--empirenews.page--]

但这还没完，面部捕捉技术已经能手机上用了，比如 iPhone X 的 Animoji 技术。能够用于识别面部表情的技术就能用于伪造表情。

苹果的 Animoji 图片来源：businessinsider.com

苹果官方的演示 图片来源：medium.com

一些技术爱好者也正在将这一技术移植到安卓手机上，我建议谨慎使用这些app。另外也希望手机的软硬件厂商更加注意信息的安全，我们在得到便捷的同时，手机也存储了更多的私密信息，手机和电脑系统本身的安全性也值得花更多的力气去重视，而不是随便打个补丁然后又让补丁失效。

好吧，已经能伪造视频了，但声音还是造不了假的？吧？

并不是，Adobe 公司在2016年演示了 Voco 技术，他能让你简简单单输入文字就能伪造人的声音。到目前为止这项技术都没有看到商业化的迹象，技术演示过程中Adobe表示，他们会在技术上做类似水印的东西，帮助人识别伪造的声音。

无独有偶，加拿大的AI创业公司 Lyrebird 在2017年4月份声称，只要有1分钟的样本，他们就能模仿出你的声音。这听起来比 Adobe 的技术还要夸张，因为 Adobe 声称它们需要20分钟的样本。

看到这里，可能你已经懵了。所以。。。怎么办？

实际上利用特效技术伪造视频很早就有了，Zach King 就是各种翘楚。有些只是娱乐，有些东西却是别有用心。总之，不要盲目相信网上看到的视频。

人家只是娱乐一下啦 图片来源：pinterest.com

以后，随意放在网上的照片、视频、声音、文字都需要认真去对待，因为它们会被人用来伪造我们自己。我们虽然不是权贵富豪，但也经不起损失。

我想已经有人意识到伪造视频的祸害，开始做这类识别了，很快创业公司就会如雨后春笋般出现。本文作者将从技术和影响力两方面跟踪这个事情的进展。