咱们须要真实看法本领的力气
作家 | 杨晓凡
「AI 换脸」这几天又热起来了 。AI 高科技指摘承袭往常的作风，从本领观点大略回忆一下近几年要害的 AI 换脸本领 。
Cycle GAN
Cycle GAN 不妨说是一切人脸变换试验要害早期试验 。在对立性天生式搜集（GANs）的浪潮中，大师创造只有给定源类型的样品和目的类型的样品，GANs 不妨便利地进修到两个类型之间的变换联系，就自然地实用于「图像到图像变换」题目，比犹如一张得意照的冬天到夏季、一匹马到一匹斑马；Cycle GAN 中心思绪在乎，即使能从源变换到目的、还能从源变换回顾，就不妨觉得模子很好地进修到了两个类型间的变换联系，也更好地保护了变换后的图像的品德 。然而 Cycle GAN 的换脸功效并不如何好，它究竟是一个对一切类型的图像通用的本领 。
舆论地方：https://arxiv.org/abs/1703.10593
Face2Face
Face2Face 不妨说是一次「规范的、规则的」的试验，它借助 dlib 和 OpenCV，开始人脸检验和测定器检验和测定出源图片中的人脸、找到人脸上的要害标志点，而后再运用对准人脸的 pix2pix 变换模子把要害标志点变换为目的人脸图像 。大概是由于这个本领没有给深度进修留住充满的表现空间，以是它的功效也普遍般 。
博客地方：https://towardsdatascience.com/face2face-a-pix2pix-demo-that-mimics-the-facial-expression-of-the-german-chancellor-b6771d65bf66
在此之后，英伟达和 UC 伯克利的接洽职员们按照 pix2pix 矫正出了 pix2pixHD，提高了人脸图像的天生功效，并且也仍旧维持了原 pix2pix 模子的多类型通用本领 。舆论地方：https://arxiv.org/abs/1711.11585，开源地方 https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD 。
DeepFakes
最炽热、最广为传播的深度进修换脸模子无疑是 DeepFakes 。展示于 2017 年终的 DeepFakes 是一个深度机动编解码器模子（Autoencoder-Decoder），经过用源人物和目的人物的几百张像片（越多越好）演练模子辨别辨别、恢复两人面部的本领 。结果用源人物的像片搭配目的人物的解码器就不妨实行变换 。它也目视频到视频的变换有杰出扶助 。
DeepFakes 的缺陷在乎，它没辙在小样品上处事，表示着没辙凭一两张像片替代大肆两部分的脸部；模子的演练进程也须要耗费洪量资源 。
DeepFakes 方才公然时也仅限于本领喜好者们之间交谈，也并没有颁布正式的舆论 。但少许盖尔·加朵的换脸动图一下子引爆了关心 。本年年头已经热炒的「杨幂换脸朱茵」视频也很大概是用这个本领实行的，由于 DeepFakes 中的源代码器过程充满的演练后真实不妨具备将大肆输出人脸（比方朱茵的人脸）变换为高品质、高传神度的目的人脸（杨幂人脸）的本领 。
DeepFakes 的 GitHub 地方为 https://github.com/deepfakes/faceswap，
【ai换脸如何ai换脸怎么做的】此刻它还在连接革新晋级；厥后推出了还名为 FakeApp 的桌面运用步调，便于更多 TensorFlow 玩不转的小白用户试验 。雷锋网深度领会作品拜见 深度解密换脸运用 Deepfake.
一张像片变换面部举措
DeepFakes 式的「把目的图像中的人脸换成另一张脸」大概将来也很难减小样品数目要乞降资源诉求，以是也有另一种思绪，那即是给定一张人脸图像，而后按照给定的举措让图中的人「动起来」 。三星莫斯科 AI 接洽重心共同斯科尔科沃科学本领接洽地方本年 5 月公布的一篇舆论就带来了不错的截止 。不只是真人的像片，她们以至不妨让油画中的人天然地启齿谈话 。
舆论地方：https://arxiv.org/abs/1905.08233
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