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| 本文作者： 郭佳 | 2018-02-08 18:46 |
去年，一個名叫“deepfakes”的 Reddit 用戶運用人工智能的技術，制作了一段“假”的色情視頻，把《神奇女俠》的女主角蓋爾·加朵( Cal Gadot )的臉，嫁接到一個成人電影女星的身上，自此這位悶騷的技術宅“一炮而紅”。
俗話說樹大招風，為了遏止“換臉色情電影”的歪風，雷鋒網發現，本周國外有多家社交媒體對此作出了抵制，包括全球最大的色情視頻平臺 Pornhub、Twitter、Reddit 等，它們紛紛站出來，表示將禁止這類視頻的出現。
▲左圖是蓋爾·加朵真人，右圖只有臉是蓋爾·加朵的
在接受外媒采訪時，這位技術宅透露，他是利用開源的 TensorFlow 機器學習工具，制作出了這些小影片，效果嘛，大家感受一下，是不是比你們想象中的還要自然一些？↓↓↓
▲大家不要與高大上的電影后期比，這就是一個技術宅用普通PC，在短時間內做出來的
這項“想看誰演AV就看誰演AV”的技術 Reddit 上火了之后，有人將他公開的的算法加以改造推出軟件“FakeApp”，目標是要讓所有沒有技術背景的人，都可以利用 AI 制作出假電影。根據外媒報道，有網友僅花了五小時，就用 FakeApp 成功將 Jessica Alba 的臉換到AV女優身上。
那么，換臉術在技術上是如何實現的？目前面臨哪些爭議？有無可能應用到其他場景？看完這篇文章后，或許你對“換臉術”會有些不一樣的認知。
博客平臺“medium”有位作者就描述了把尼古拉斯凱奇的臉，放在川普的頭上的過程，最后效果如下↓↓↓
雷鋒網發現，實現這個效果分三步：
1.收集凱奇的照片并選擇要修改的視頻區域。
由于只需換臉，所以第一步就是要識別圖片上的臉部，找到要替換的位置，確定方向和大小。如下圖，就像照片的像素一樣，現在的人臉被分解為很多個像素，你要找出替換的像素區域。
2.使用方向梯度直方圖（簡稱HOG）得到凱奇的臉部特征。
把梯度方向平均劃分為多個區間，在每個單元里面對所有像素的梯度方向，在各個方向區間進行直方圖統計，得到一個多維的特征向量，每相鄰的單元構成一個區間，把一個區間內的特征向量聯起來得到多維的特征向量，用區間對樣本圖像進行掃描，掃描步長為一個單元。最后將所有塊的特征串聯起來，就得到了人臉的特征。
3.使用特征數據，訓練一個自動編碼器。
自動編碼器是一種神經網絡學習工具（深度學習背后的計算系統）。
通過在目標圖片上訓練模型，以保證即使輸入的是一個不同的面孔，模型也會把它轉換成原來的面孔。現在可以在目標視頻中識別人臉（視頻只是一堆圖片），然后通過訓練模型將川普轉換為凱奇。
最后，合并圖像，大功告成。
自這項“鬼斧神工”的技術誕生以來，不少人就開始擔心↓↓↓
假如我的前男友或者前夫，對我依然懷恨在心，正好可以通過這項不那么復雜的技術，將我的頭安在色情片女主角身上，然后在社交媒體進行傳播，以此來羞辱我怎么辦？
有女權主義者對此就很憤怒：“這項技術目前只是出于發展的初期，未來它的發展速度將會比想象的快得多，如果任由其發展，會對眾多女性造成傷害”。
“以后一個人就可以演一部戲，明星們可以不演戲了，他們可以讓 Joe schmoe 來演，然后把明星的臉貼上去就行了”。
“AV女星”也是明星啊，這樣侵權，憑什么我的身上要安別人的頭！
“如果是這樣的話，未來法庭上所有的視頻資料都將變得不可信，本該得到嚴懲的罪犯們可以用這項技術擺脫罪名，無辜的人也許還會受到牽連。”
除了被用于色情內容，這項技術其實也許還應該有更寬泛的應用場景。
比如在電影《速度與激情7》中，主演保羅·沃克在 2013 年 11 月因車禍逝世，當時電影還沒有拍完，
當時外界猜測可能會有三種彌補方案，一，原劇本拍攝，找替身，使用 CGI 特效，讓沃克把戲“演”完。 二，重新修改劇本，把保羅所飾演的角色寫死，或者讓他消失。三，重新找男一號，重頭拍攝。
在當時，后兩種成本都很高，修改劇本，把保羅所飾演的角色寫死，缺少對死者和影迷的尊重。而如果重新拍攝，損失太慘重。
最終，制片公司找到了保羅的弟弟，讓他飾演保羅的角色，然后用 CGI 動作捕捉技術，加上保羅之前拍過但沒使用的素材，把弟弟的臉變成保羅的臉，觀眾在看電影時基本看不出來。
如果這部電影放在今天，也許可以嘗試文章開頭所用的技術。
其實，關于類似人工智能技術在視頻制作領域的應用，以制作圖形處理器而聞名的英偉達已經在嘗試了，去年12月，它就發布了一款圖像算法，可以改變視頻中的天氣或時間。
汽車明明行駛在陽光明媚的道路上，而經過AI的改變，視頻居然呈現出了夜晚的景象。不僅汽車的尾燈清晰明亮，就連原本沒有路燈的道路兩旁，都出現了真實的燈光效果。
時間再往前推，在2016年，還有一項更牛氣的技術，一位來自德國紐倫堡大學的教授 Justus Thies 帶領團隊，做了一個能實時進行面部轉換的模型，叫Face2Face。
使用者選擇一個目標角色，比如川普，Face2Face會將他和川普的面部特征重構并追蹤，當他做出一個面部表情時，比如大張嘴，模型會重新渲染川普的臉的形狀和光影，并對背景進行修改。
他們還拿普京做目標，效果看來也不錯。
與其他軟件都有延遲性和錯誤不同，Face2Face的準確性、真實性，和速度都非常高。不少人擔心，使用這個技術，以后可能會造成偽造視頻、口供的現象。不過人家 Justus Thies說了，考慮到可能造成的社會危害，不會將代碼開源。
恩，這點，雷鋒網覺得值得 deepfakes 這位用戶好好學習一下，雖然技術本身無罪，但應該更加負責任的來使用技術。
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