5s换脸吴彦祖！爆红AI应用ZAO仍面临技术困境，你的“脸”被授权了吗？

ZAO一夜之间就火了。

前晚，文摘菌的朋友圈被各种经典影视剧的片段刷屏，有意思的是，这些视频的男女主角都被换上了朋友们的“脸”。

比如，和自己的女装大佬版演对角戏👇

或者，给自己换一个吴彦祖或者金城武的身体👇

实现这一这款名叫ZAO的场景化换脸软件，并且迅速在一夜之间，攀升至app免费娱乐榜榜单第2名，超越了爱奇艺等视频软件。#Zao AI 换脸# 话题甚至一度快速登上微博热搜榜第7位。

文摘菌也和朋友们迅速去试用了一下，你可以在“ZAO”上选定想要换脸的视频或表情包，上传自拍或本地图片，即可一键完成“换脸”。方便快捷，而且，如果照片足够清晰的话，效果还不错。

整个使用过程中，文摘菌发现了几个有意思的点：

首先，如果你授权了app访问你的照片库，那么其会非常迅速的查找你的所有照片，并自动找到其中清晰度合适的头像定位。

此外，一张清晰度过关的照片就能合成各类视频，而且合成速度非常快，即使是在使用高峰期，也基本不超过10秒钟!

创建这家app的公司是大家早已熟知的陌陌。不过据新浪报道，ZAO官方表示的精髓在于加好友，其定位主要在于社交而不仅仅是换脸工具。

其实早在今年四月份，类似的AI换脸就曾经风靡海外。今年4月份，一款可帮助用户变脸、变性的应用Facetify火遍全球，这款app实际上也是主打换脸，称能让用户看到“30年后的自己”。

这样的技术和场景看似新鲜，但熟悉文摘菌的读者一定都知道，其背后的“换脸”技术已经火了一段时间了。虽然ZAO没有直接表示其技术来自deepfake，但二者有极大的相似性。

爆火的同时，这款app也将deepfake技术，以及其面临的法律和道德窘境，更进一步的带到了国内公众面前。

新瓶老酒：换脸背后的技术支撑——Deep fakes

换脸技术如此成熟，离不开一个名为Deep fakes的软件被匿名开源发布。它本质上是一种使用AI深度学习，能够将一张图片中人的脸换到其他人的图片上的技术。通过这种技术，我们可以创建一个非常逼真的“假”视频或图片，“换脸”因此得名。

这项技术对硬件和视频、换脸人图片的质量甚至是数量要求极高，在硬件方面，尽量1060往上，内存至少8g，这只是标配，当然低于这个配置也能运行，但是效果怎么样就不好说了。而且在标准配置下，图片训练时间至少为6小时。

其实说，视频在此技术用也是被拆分为图片了，所以它和换脸人的图片要求基本一样，视频要清晰，但是也不用过分清晰，视频中要只出现被换脸人的一个人的脸，如果有其他人的脸，需要把它去掉。

有了数据和质量的要求，如果你想自己训练一个AI换脸模型需要3个步骤：一是提取数据，二是训练，三是转换。其中第一和第三步都需要用到数据预处理，另外第三步还用到了图片融合技术。所以主要包含的内容有：图像预处理、网络模型、图像融合。

具体原理思路为：对于每张脸，都训练一套编码器和相应的解码神经网络。编码时，使用的是第一个人的图片。而解码时，却是使用第二个人解码器。

也就是说，既然我们想要将两张脸互换，那么我们可以设计两个不同的解码网络，也就是使用一个编码网络去学习两张不同人脸的共同特征，而使用两个解码器去分别生成他们。

如上图，也就是设计一个输入端或者说一个编码器，分别输入两个不同的脸，然后两个输出端或者说两个解码器，这样我们就可以通过隐含层来分别生成两张不同的人脸了。

对于训练部分，在这个网站中，其用复仇者联盟里面的明星来做训练很容易，毕竟有大量的网络公开图片视频。

图片不足时，还可以从现有视频中提取。在神经网络训练并学习了关于每个人面部的特征之后，它自己就能预测想出这个人还没摆出来的姿势。

比如，训练生成John Oliver。

在此技术出现之前，人们想换个脸只能依赖手动PS。这就要花费很多人工和时间，而且想在视频里换个脸更难，每一帧都得换。

但自从这个叫做“deep fakes”的软件被匿名开源发布，一切都不一样了。

（编辑：核心网）

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