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「AI 换脸」这几天又热起来了。雷锋网 AI 科技评论秉承以往的风格，从技术角度简单回顾一下近几年重要的 AI 换脸技术。
Cycle GAN 可以说是所有人脸转换尝试重要早期尝试。在对抗性生成式网络（GANs）的风潮中，大家发现只要给定源类别的样本和目标类别的样本，GANs 可以便捷地学习到两个类别之间的转换关系，就天然地适用于「图像到图像转换」问题，比如同一张风景照的冬天到夏天、一匹马到一匹斑马；Cycle GAN 核心思路在于，如果能从源转换到目标、还能从源转换回来，就可以认为模型很好地学习到了两个类别间的转换关系，也更好地保证了转换后的图像的品质。不过 Cycle GAN 的换脸效果并不怎么好，它毕竟是一个对所有类别的图像通用的方法。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1703.10593
Face2Face 可以说是一次「标准的、规矩的」的尝试，它借助 dlib 和 OpenCV，首先人脸检测器检测出源图片中的人脸、找到人脸上的关键标记点，然后再使用针对人脸的 pix2pix 转换模型把关键标记点转换为目标人脸图像。也许是因为这个方法没有给深度学习留下足够的发挥空间，所以它的效果也一般般。
在此之后，英伟达和 UC 伯克利的研究人员们根据 pix2pix 改进出了 pix2pixHD，提升了人脸图像的生成效果，而且也依然保持了原 pix2pix 模型的多类别通用能力。论文地址：https://arxiv.org/abs/1711.11585，开源地址 https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD。
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。
DeepFakes 的 GitHub 地址为 https://github.com/deepfakes/faceswap，如今它还在持续更新升级；后来推出了还名为 FakeApp 的桌面应用程序，便于更多 TensorFlow 玩不转的小白用户尝试。雷锋网深度解析文章参见 https://www.leiphone.com/news/201803/3yF2fTIdXAStDKIa.html.
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。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1905.08233
以上提到的论文和博客 PDF 打包：https://ai.yanxishe.com/page/resourceDetail/987
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