AI 如何實現換臉技術？

AI 可以換臉了？以後別人給你視頻你也不能相信了。

最近某個 Reddit 用戶將「神奇女俠」 蓋爾·加朵（Gal Gadot） 的臉，P到了成人視頻上，效果相當不錯，而且他使用的是時下火爆的機器學習技術。

這一技術的關鍵在於，替換的臉要和原視頻上的臉表情同步。大致原理是通過演算法識別出面部的特定結構——不僅僅是眼睛、鼻子、嘴巴的位置，也包括顴骨、下巴、臉頰的形狀，然後按照這些特徵點做替換。目前這一技術並沒有達到以假亂真的地步。

左：P得看不出破綻，右：破綻明顯

其實類似的面部替換技術，早就被廣泛運用在大片里了。例如半獸人、咕嚕、阿凡達，它們都用了動作捕捉（Motion Capture）技術。動作捕捉技術常用於電影工業，遊戲產業，比如：

《加勒比海盜》中的戴維·瓊斯（Davy Jones）圖片來源：gamedev.stackexchange.com

小島秀夫的《死亡擱淺》，什麼時候發售啊？（打岔）圖片來源：dualshockers.com

扮演深井冰，哦不，史矛革的卷福 圖片來源：businessinsider.com.au

嚴格說，這一技術屬於動作捕捉技術的一個小類，叫面部捕捉（face capture）。那些臉上的黃點，是表情變化中的關鍵點，就像臉的「關節」一樣，計算機只需要這些信息就能合成表情。而在面部識別技術中，它被稱為面部追蹤（face tracking）。

面部的點是「關節」，連上線變成骨骼.圖片來源：petapixel.com

絕大多數商業作品只是用這種技術製作奇幻生物，然而工業光魔公司（Industrial Light & Magic）更進一步，在銀幕上復活了已經故演員。

左：合成的（Synthetic）彼得·庫欣扮演的威爾霍夫·塔金，右：演員蓋·亨利 圖片來源：nytimes.com

恐怖片演員彼得·庫欣逝世於1994年。2016年在電影《星球大戰外傳：俠盜一號》中，技術人員將他拉進現代的巨幕。這位「現代」演員的背後是另外一位演員蓋·亨利，技術人員捕捉了蓋·亨利的表情，然後合成了數字版的彼得·庫欣。雖然兩位演員的臉挺相似的，但是技術人員仍舊要處理很多細節問題，比如彼得·庫欣發「啊」這個音的時候是不動上嘴唇的。

這一技術引發了不少爭論，一些人表示不能接受。雖然電影獲得了肖像授權，仍舊有一些倫理問題亟待回答，我們應該在熒幕上復活故去的演員么？

動作捕捉技術的關鍵在於識別人的表情，特別是臉上那些關鍵的位點。而深度學習技術也能滿足這一要求，一些研究團隊甚至演示了偽造美國前總統小布希，奧巴馬，現任總統特朗普，以及俄國總統普金的視頻。

Face2Face 演算法演示，上面的人提供表情信息，下面的人提供臉的信息 圖片來源：QUARTZ

深度學習技術和那些專門的影視工業技術相比，得到的結果要粗糙很多，更容易識別出來，然而它也要便宜很多。谷歌、微軟、亞馬遜這些大公司的軟體技術和平台都是公開的，深度學習技術飛速發展，很多論文都在研究者之間共享，而且家用級別的顯卡就能處理深度學習演算法，不一定要用到雲計算和超級計算機等技術。[!--empirenews.page--]

但這還沒完，面部捕捉技術已經能手機上用了，比如 iPhone X 的 Animoji 技術。能夠用於識別面部表情的技術就能用於偽造表情。

蘋果的 Animoji 圖片來源：businessinsider.com

蘋果官方的演示 圖片來源：medium.com

一些技術愛好者也正在將這一技術移植到安卓手機上，我建議謹慎使用這些app。另外也希望手機的軟硬體廠商更加註意信息的安全，我們在得到便捷的同時，手機也存儲了更多的私密信息，手機和電腦系統本身的安全性也值得花更多的力氣去重視，而不是隨便打個補丁然後又讓補丁失效。

好吧，已經能偽造視頻了，但聲音還是造不了假的？吧？

並不是，Adobe 公司在2016年演示了 Voco 技術，他能讓你簡簡單單輸入文字就能偽造人的聲音。到目前為止這項技術都沒有看到商業化的跡象，技術演示過程中Adobe表示，他們會在技術上做類似水印的東西，幫助人識別偽造的聲音。

無獨有偶，加拿大的AI創業公司 Lyrebird 在2017年4月份聲稱，只要有1分鐘的樣本，他們就能模仿出你的聲音。這聽起來比 Adobe 的技術還要誇張，因為 Adobe 聲稱它們需要20分鐘的樣本。

看到這裡，可能你已經懵了。所以。。。怎麼辦？

實際上利用特效技術偽造視頻很早就有了，Zach King 就是各種翹楚。有些只是娛樂，有些東西卻是別有用心。總之，不要盲目相信網上看到的視頻。

人家只是娛樂一下啦 圖片來源：pinterest.com

以後，隨意放在網上的照片、視頻、聲音、文字都需要認真去對待，因為它們會被人用來偽造我們自己。我們雖然不是權貴富豪，但也經不起損失。

我想已經有人意識到偽造視頻的禍害，開始做這類識別了，很快創業公司就會如雨後春筍般出現。本文作者將從技術和影響力兩方面跟蹤這個事情的進展。

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