去年，一个名叫“deepfakes”的 Reddit 用户运用人工智能的技术，制造了一段“假”的色情视频，把《神奇女侠》的女配角盖尔·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，为了抑止“换神色情电影”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抗，包括全球最大的色情视频平台 Pornhub、Twitter、Reddit 等，它们纷繁站出来，表示将制止这类视频的呈现。

▲左图是盖尔·加朵真人，右图只要脸是盖尔·加朵的

在承受外媒采访时，这位技术宅泄漏，他是应用开源的 TensorFlow 机器学习工具，制造出了这些小影片，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？↓↓↓

▲大家不要与矮小上的电影前期比，这就是一个技术宅用普通PC，在短工夫内做出来的

这项“想看谁演AV就看谁演AV”的技术 Reddit 上火了之后，有人将他地下的的算法加以改造推出软件“FakeApp”，目的是要让一切没有技术背景的人，都可以应用 AI 制造出假电影。依据外媒报道，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完成的？目后面临哪些争议？有无能够使用到其他场景？看完这篇文章后，或许你对“换脸术”会有些不一样的认知。

换脸术在技术上如何完成？

博客平台“medium”有位作者就描绘了把尼古拉斯凯奇的脸，放在川普的头上的进程，最初效果如下↓↓↓

雷锋网发现，完成这个效果分三步：

1.搜集凯奇的照片并选择要修正的视频区域。

由于只需换脸，所以第一步就是要辨认图片上的脸部，找到要交换的地位，确定方向和大小。如下图，就像照片的像素一样，如今的人脸被分解为很多个像素，你要找出交换的像素区域。

2.运用方向梯度直方图（简称HOG）失掉凯奇的脸部特征。

把梯度方向均匀划分为多个区间，在每个单元外面对一切像素的梯度方向，在各个方向区间停止直方图统计，失掉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失掉多维的特征向量，用区间对样本图像停止扫描，扫描步长为一个单元。最初将一切块的特征串联起来，就失掉了人脸的特征。

3.运用特征数据，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（深度学习面前的计算零碎）。

经过在目的图片上训练模型，以保证即便输出的是一个不同的面孔，模型也会把它转换成原来的面孔。如今可以在目的视频中辨认人脸（视频只是一堆图片），然后经过训练模型将川普转换为凯奇。

最初，兼并图像，半途而废。

前男友应用这项技术报复我怎样办？

自这项“巧夺天工”的技术降生以来，不少人就开端担忧↓↓↓

假设我的前男友或许前夫，对我仍然怀恨在心，正好可以经过这项不那么复杂的技术，将我的头安在色情片女配角身上，然后在社交媒体停止传达，以此来侮辱我怎样办？

有女权主义者对此就很愤恨：“这项技术目前只是出于开展的初期，将来它的开展速度将会比想象的快得多，假如任由其开展，会对众多女性形成损伤”。

“当前一团体就可以演一部戏，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他人的头！

“假如是这样的话，将来法庭上一切的视频材料都将变得不可信，本该失掉宽大的罪犯们可以用这项技术摆脱罪名，无辜的人也许还会遭到牵连。”

“AI 换脸术”还能怎样用

除了被用于色情内容，这项技术其实也许还应该有更广泛的使用场景。

比方在电影《速度与热情7》中，主演保罗·沃克在 2013 年 11 月因车祸去世，事先电影还没有拍完，

事先外界猜想能够会有三种补偿方案，一，原剧本拍摄，找替身，运用 CGI 特效，让沃克花招“演”完。 二，重新修正剧本，把保罗所饰演的角色写死，或许让他消逝。三，重新找男一号，重头拍摄。

在事先，后两种本钱都很高，修正剧本，把保罗所饰演的角色写死，短少对死者和影迷的尊重。而假如重新拍摄，损失太沉重。

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 举措捕获技术，加上保罗之前拍过但没运用的素材，把弟弟的脸变成保罗的脸，观众在看电影时根本看不出来。

假如这部电影放在明天，也答应以尝试文章扫尾所用的技术。

其实，关于相似人工智能技术在视频制造范畴的使用，以制造图形处置器而出名的英伟达曾经在尝试了，去年12月，它就发布了一款图像算法，可以改动视频中的天气或工夫。

汽车明明行驶在阳黑暗媚的路途上，而经过AI的改动，视频竟然出现出了夜晚的现象。不只汽车的尾灯明晰亮堂，就连本来没有路灯的路途两旁，都呈现了真实的灯光效果。

工夫再往前推，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 率领团队，做了一个能实时停止面部转换的模型，叫Face2Face。

运用者选择一个目的角色，比方川普，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，比方大张嘴，模型会重新渲染川普的脸的外形和光影，并对背景停止修正。

他们还拿普京做目的，效果看来也不错。

与其他软件都有延迟性和错误不同，Face2Face的精确性、真实性，和速度都十分高。不少人担忧，运用这个技术，当前能够会形成伪造视频、口供的景象。不过人家 Justus Thies说了，思索到能够形成的社会危害，不会将代码开源。

恩，这点，雷锋网 (大众号：雷锋网) 觉得值得 deepfakes 这位用户好好学习一下，虽然技术自身无罪，但应该愈加担任任的来运用技术。

参考来源： medium ， 英国那些事儿

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