AI换脸常见方法

epFakes

最火热、最广为流传的深度学习换脸模型无疑是 DeepFakes。出现于 2017 年底的 DeepFakes 是一个深度自动编解码器模型(Autoencoder-Decoder)，通过用源人物和目标人物的几百张照片(越多越好)训练模型分别识别、还原两人面部的能力。最后用源人物的照片搭配目标人物的解码器就可以完成转换。它也对视频到视频的转换有良好支持。

DeepFakes 的缺点在于，它无法在小样本上工作，意味着无法凭一两张照片替换任意两个人的脸部;模型的训练过程也需要消耗大量资源。

DeepFakes 刚刚公开时也仅限于技术爱好者们之间交流，也并没有发布正式的论文。但一些盖尔·加朵的换脸动图一下子引爆了关注。今年年初曾经热炒的「杨幂换脸朱茵」视频也很可能是用这个方法实现的，因为 DeepFakes 中的编码器经过足够的训练后确实能够具有将任意输入人脸(比如朱茵的人脸)转换为高质量、高逼真度的目标人脸(杨幂人脸)的能力。

一张照片转换面部动作

DeepFakes 式的「把目标图像中的人脸换成另一张脸」可能未来也很难减小样本数量要求和资源要求，所以也有另一种思路，那就是给定一张人脸图像，然后根据给定的动作让图中的人「动起来」。三星莫斯科 AI 研究中心联合斯科尔科沃科学技术研究所在今年 5 月发表的一篇论文就带来了不错的结果。不仅是真人的照片，他们甚至可以让油画中的人自然地开口说话。

（编辑：鹰潭站长网）

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