人工智能换脸杨幂45部(人工智能换脸怎么做)

一秒识破“AI换脸术”明星变脸、换脸诈骗都无处遁形

TK星享会编辑

AI换脸术大家或多或少都接触过，换脸App“ZAO”一夜爆红，因为上传一张照片就能变身剧中人，与梁朝伟、刘德华、杨幂等明星同台飙戏，但也因为泄露人脸信息的风险一夜退败。不久前，“蚂蚁呀嘿”让静态照片动起来的特效在短视频平台走红。

这些网红应用基于深度伪造（Deepfake）技术，虽然也被应用于影视后期、虚拟偶像等场景中，然而这种技术的负面威胁已经被放大。

如何辨别视频中的人脸是真是假？在2021世界人工智能大会上出现了一秒识别“AI换脸术”的神器——DeepReal深度伪造内容检测平台。

天下武功，唯快不破。30毫秒，就能检测一帧画面。一秒钟，就能认出假脸。

这就是“AI换脸术”的克星，由清华大学人工智能研究院孵化企业北京瑞莱智慧科技有限公司（下简称RealAI）研发的DeepReal深度伪造内容检测平台。

它的检测准确性有多高？测试结果显示，DeepReal在学术数据集和ZAO等主流方式生成的网络数据中，准确率已达99%，远超Facebook此前举办的Deepfake检测挑战赛所公布的最好成绩。

DeepReal“吃”下的数据已达千万级，数据集已覆盖三大类，包括学术深伪数据集、网络深伪数据集和自研深伪数据集,通过结合贝叶斯学习框架和深度神经网络来估计模型在预测新样本时的不确定性。

RealAI副总裁唐家渝认为，未来在网络虚假内容甄别、人脸资料审核以及影像物证真实性检验等场景中，DeepReal都能快速落地应用。

法律层面，2020年，禁止利用信息技术手段伪造的方式侵犯他人的肖像权和声音等已经写入了《民法典》，给深度伪造技术下了“紧箍咒”，那么在技术层面，该如何源源不断地研发出高质量的检测、工具呢？

制定标准是第一步。

RealAI与国家工信安全中心联合制定了我国人脸模型算法自身安全相关的第一个标准《信息安全技术人脸比对模型安全技术规范 》，作为第二编写单位与信通院在工信部网安局指导下联合编制了《人工智能安全框架（2020年）》蓝皮书。RealAI目前也参与包括机器学习算法安全相关的国家标准以及人工智能合成音视频、人工智能生物特征识别相关的行业标准等多项标准的制定工作中。

越来越多的机构参与到AI的检测和标准制定中，“我们正在制定人工智能的各项标准，今年上海市已批准‘公共场所人脸识别分级分类应用规范’地方标准的立项。”上海计算机软件技术开发中心人工智能治理研究所执行所长陈敏刚对《IT时报》记者表示，人脸识别将成为AI标准和检测工具的高地。

又出新花样了，AI智能换脸让你过一把明星瘾！

最近坊间有大量的AI换脸小视流出。这些小视频大都是用户把自己的脸通过人工智能的识别换脸到明星的身上。

这款换脸应用工具“ZAO-变脸造戏”APP，只要一张照片，就能让你在“影海剧林中”自由驰骋，让你成为明星，成为主角。这款App操作起来非常简单，在用户注册帐号之后，系统会提示你上传一张自拍图片。不过ZAO-换脸造戏对于自拍图片的要求颇为严格，必须是正脸，同时不清晰的照片也会被系统否掉。

“ZAO-换脸造戏”还要对用户进行头像识别。用户要在镜头前完成标准的眨眼、扭头、张嘴、低头三个指示动作。这样可以对用户制作的视频进行智能化的表情处理。同时也能防止用户冒用他人照片来制作视频。当这两项验证识别通过之后，用户就可以进行换脸制作了。

尽管这次的“ZAO-换脸造戏”对于换脸的素材进行了各种限制，但是如果想要商用化，那么隐私问题是一件令人头疼旦无法绕开的问题。

AI换脸带来了哪些弊端？

事实上，这项江湖人称“deepfake”自动换脸的技术出现已经不是一两天了，这是一项依托于 AI 技术的视频合成工具。早在 2014 年，deepfake 的雏形 " 生成对抗网络（GAN）" 已经诞生，并在 2016 年孵化出 Face2Face，可以把一个人的面部表情移植到另一个人脸上。

这项技术真正进入大众视野，是因为一位名为 "deepfakes" 的网友，他在 2017 年将女明星的脸合成在不雅视频中，并上传至 Reddit 论坛并引发大量访问。不过 deepfake 的 AI 换脸技术的代码已经在 Gitbub 上开源，降低了适用门槛，故而换脸视频还是普及，在国外已经有不少政要、明星被恶搞。

deepfake 的出现，借助 AI 强大的深度学习能力，极大地降低了技术门槛，能够做到“换脸自动化”。deepfake 的大致原理分为三步：选择需要换脸的对象，选择进行覆盖的对象，以及 AI 自动生成替换。

其中诸如从原始对象中提取面部信息，进行模型训练并转换等难点，都可以通过 AI 的深度学习来完成。搜集到的原始照片和视频素材越多，AI 的学习样本就越多，换脸的细节也更逼真。杨幂换脸事件中视频如此栩栩如生想来也是得益于女演员有较为丰富的影像资料。

随着科技的发展，AI设计师、AI主播、AI写作等人工智能在各个行业和领域开花，带着新技术的优越感，以势不可挡之势袭来。技术的革新让人兴奋，但这种不真实感的不可控也让人细思极恐。

”AI换脸“技术去年就已经在国外大火，有外国网友利用软件将《神奇女侠》的扮演者盖尔·加朵的脸，替代到色情片主角上，伪造成一个以假乱真的小视频，引发无数网友围观。随后又有很多好莱坞当红女星惨遭毒手，诸如斯嘉丽·约翰逊、娜塔莉·波特曼、艾玛·沃特森等，都被网友用“AI 换脸”技术替换掉，是宅男之蜜糖，也是女星之砒霜。更有甚者，用身边女同学的脸制作小视频上传。这些“产品”即便是发布者主动删除也无法在发达的网络世界中将之彻底清除。

以上所说的听起来跟普通人关系不大，让人有事不关己的错觉，那就大错特错了，换脸技术滥用带来的不仅仅是道德和伦理问题，还有和每个人都息息相关的安全问题。目前，人脸识别技术已经得到普遍应用，诸如上班打卡、刷脸购物、支付、手机解锁、抓交通违章等场景，拥有大量的用户群体。假如有人利用AI 换脸技术在这些领域弄虚作假，人脸识别又无法辨识真伪的话，那么个人隐私信息、财产等都会被盗，后果难以想象。

有报道称，瑞士两位科学家对 deepfake 进行了测评，先后测试了两套前沿且先进的人脸识别系统：一个是性能最优的图像分类模型 VGG，另一个是基于 Facenet 的算法。结果显示，AI 分辨真假视频错误率高达 95%！

退一步讲，即便在支付等领域人脸识别技术已经能规避换脸技术带来的威胁。“AI 换脸”技术在直播、视频聊天里都已经能使用，那么假如有一天有诈骗份子带着你的脸向你的父母家人要钱呢？AI技术的滥用会使网络诈骗升级到新的高度，识别能力跟不上将会造成损失。

尽管人们对AI换脸的安全隐患颇感担忧，但这项技术在影视制作行业仍然有相当大的作用。曾经电影《速度与激情 7》遭遇保罗沃克变故后，为了让他回归片方用了替身 + 动态捕捉 +CGI 动画的方式，以保罗的两位弟弟为替身，最终让观众在大屏幕上重新看到保罗沃克，避免了其突然逝去造成的影片夭折遗憾。此外，AI换脸技术在技术做后期特效阶段也能节省较大的人力物力，提高制作效率。

技术的发展像一把双刃剑，严格的监管、合理的使用才能真正让技术推动社会发展，让生活更智慧便捷。