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| 本文作者： 郭佳 | 2018-02-08 18:46 |
去年，一个名叫“deepfakes”的 Reddit 用户运用人工智能的技术，制作了一段“假”的色情视频，把《神奇女侠》的女主角盖尔·加朵( Cal Gadot )的脸，嫁接到一个成人电影女星的身上，自此这位闷骚的技术宅“一炮而红”。
俗话说树大招风，为了遏止“换脸色情电影”的歪风，雷锋网发现，本周国外有多家社交媒体对此作出了抵制，包括全球最大的色情视频平台 Pornhub、Twitter、Reddit 等，它们纷纷站出来，表示将禁止这类视频的出现。
▲左图是盖尔·加朵真人，右图只有脸是盖尔·加朵的
在接受外媒采访时，这位技术宅透露，他是利用开源的 TensorFlow 机器学习工具，制作出了这些小影片，效果嘛，大家感受一下，是不是比你们想象中的还要自然一些？↓↓↓
▲大家不要与高大上的电影后期比，这就是一个技术宅用普通PC，在短时间内做出来的
这项“想看谁演AV就看谁演AV”的技术 Reddit 上火了之后，有人将他公开的的算法加以改造推出软件“FakeApp”，目标是要让所有没有技术背景的人，都可以利用 AI 制作出假电影。根据外媒报道，有网友仅花了五小时，就用 FakeApp 成功将 Jessica Alba 的脸换到AV女优身上。
那么，换脸术在技术上是如何实现的？目前面临哪些争议？有无可能应用到其他场景？看完这篇文章后，或许你对“换脸术”会有些不一样的认知。
博客平台“medium”有位作者就描述了把尼古拉斯凯奇的脸，放在川普的头上的过程，最后效果如下↓↓↓
雷锋网发现，实现这个效果分三步：
1.收集凯奇的照片并选择要修改的视频区域。
由于只需换脸，所以第一步就是要识别图片上的脸部，找到要替换的位置，确定方向和大小。如下图，就像照片的像素一样，现在的人脸被分解为很多个像素，你要找出替换的像素区域。
2.使用方向梯度直方图（简称HOG）得到凯奇的脸部特征。
把梯度方向平均划分为多个区间，在每个单元里面对所有像素的梯度方向，在各个方向区间进行直方图统计，得到一个多维的特征向量，每相邻的单元构成一个区间，把一个区间内的特征向量联起来得到多维的特征向量，用区间对样本图像进行扫描，扫描步长为一个单元。最后将所有块的特征串联起来，就得到了人脸的特征。
3.使用特征数据，训练一个自动编码器。
自动编码器是一种神经网络学习工具（深度学习背后的计算系统）。
通过在目标图片上训练模型，以保证即使输入的是一个不同的面孔，模型也会把它转换成原来的面孔。现在可以在目标视频中识别人脸（视频只是一堆图片），然后通过训练模型将川普转换为凯奇。
最后，合并图像，大功告成。
自这项“鬼斧神工”的技术诞生以来，不少人就开始担心↓↓↓
假如我的前男友或者前夫，对我依然怀恨在心，正好可以通过这项不那么复杂的技术，将我的头安在色情片女主角身上，然后在社交媒体进行传播，以此来羞辱我怎么办？
有女权主义者对此就很愤怒：“这项技术目前只是出于发展的初期，未来它的发展速度将会比想象的快得多，如果任由其发展，会对众多女性造成伤害”。
“以后一个人就可以演一部戏，明星们可以不演戏了，他们可以让 Joe schmoe 来演，然后把明星的脸贴上去就行了”。
“AV女星”也是明星啊，这样侵权，凭什么我的身上要安别人的头！
“如果是这样的话，未来法庭上所有的视频资料都将变得不可信，本该得到严惩的罪犯们可以用这项技术摆脱罪名，无辜的人也许还会受到牵连。”
除了被用于色情内容，这项技术其实也许还应该有更宽泛的应用场景。
比如在电影《速度与激情7》中，主演保罗·沃克在 2013 年 11 月因车祸逝世，当时电影还没有拍完，
当时外界猜测可能会有三种弥补方案，一，原剧本拍摄，找替身，使用 CGI 特效，让沃克把戏“演”完。 二，重新修改剧本，把保罗所饰演的角色写死，或者让他消失。三，重新找男一号，重头拍摄。
在当时，后两种成本都很高，修改剧本，把保罗所饰演的角色写死，缺少对死者和影迷的尊重。而如果重新拍摄，损失太惨重。
最终，制片公司找到了保罗的弟弟，让他饰演保罗的角色，然后用 CGI 动作捕捉技术，加上保罗之前拍过但没使用的素材，把弟弟的脸变成保罗的脸，观众在看电影时基本看不出来。
如果这部电影放在今天，也许可以尝试文章开头所用的技术。
其实，关于类似人工智能技术在视频制作领域的应用，以制作图形处理器而闻名的英伟达已经在尝试了，去年12月，它就发布了一款图像算法，可以改变视频中的天气或时间。
汽车明明行驶在阳光明媚的道路上，而经过AI的改变，视频居然呈现出了夜晚的景象。不仅汽车的尾灯清晰明亮，就连原本没有路灯的道路两旁，都出现了真实的灯光效果。
时间再往前推，在2016年，还有一项更牛气的技术，一位来自德国纽伦堡大学的教授 Justus Thies 带领团队，做了一个能实时进行面部转换的模型，叫Face2Face。
使用者选择一个目标角色，比如川普，Face2Face会将他和川普的面部特征重构并追踪，当他做出一个面部表情时，比如大张嘴，模型会重新渲染川普的脸的形状和光影，并对背景进行修改。
他们还拿普京做目标，效果看来也不错。
与其他软件都有延迟性和错误不同，Face2Face的准确性、真实性，和速度都非常高。不少人担心，使用这个技术，以后可能会造成伪造视频、口供的现象。不过人家 Justus Thies说了，考虑到可能造成的社会危害，不会将代码开源。
恩，这点，雷锋网觉得值得 deepfakes 这位用户好好学习一下，虽然技术本身无罪，但应该更加负责任的来使用技术。
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