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换脸术在技术上如何实现?“AI换脸术”还能怎么用?

电子工程师 来源:lp 2019-03-18 10:45 次阅读

一款一般人也能上手使用 deepfakes 技术的软体FakeApp 问世后,使对影片人像换脸成为轻而易举的事,最近一段1994 年版《射雕英雄传》片段,女主角黄蓉由朱茵“换脸”变为杨幂也引起了人们对这种换脸技术的关注。

▲《射雕英雄传》朱茵竟变杨幂主演。

其实deepfakes 换脸技术自从出现后,许多古今中外的名人都遭殃,包括国外的黑寡妇去年也曾跳出来发表感言,她终于对此回应,虽感到愤怒却无能为力,只能自己看开点,并且警告未来有天大家可能都成为影片中的受害者。

接下来由小萝码带你认识一下换脸技术吧!

换脸术在技术上如何实现?

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↓

要实现这个效果,一般来说需要以下三个步骤:

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。

AI 换脸术”还能怎么用?

虽然这样技术目前在网络上流传的大多是用在色情方面,但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。

被“黑色产业”利用的一把双刃剑

这一技术的应用会引发何种问题?

阿里安全图灵实验室高级算法专家觉奥表示,除了换脸引发的道德和伦理问题,黑灰产利用AI 换脸,是目前常见的一种攻击手段,“在人脸识别系统中,识别换脸的技术叫活体检测技术,这是一个攻防对抗技术,即用AI 的手段来解决AI 的攻击。”

举个例子,2017 年11 月下旬,阿里安全图灵实验室就发现,有犯罪团伙通过3D 软件控制人脸照片进行攻击操作,共发起过几百次攻击,导致近百名受害人驾照分被盗刷。通过3D 合成“假脸”认证账号注册或登陆后,黑灰产人员可在受害人毫不知情的情况下,用于黑卡虚假注册、刷单、薅羊毛、诈骗等不法行为。

基于安全AI 的方法来很好地解决这一攻击问题。“通过深度学习技术,训练模型,来通过两者的纹理、肤色、反光等特性的不同而识别出来。”觉奥表示,可实现在毫秒级时间内揪出假人脸,目前识别准确率达到99.9 %。

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原文标题:面对来自DeepFake的神秘之力,我们该如何看待“人脸替换”这把双刃剑?

文章出处:【微信号:luomajqrxt,微信公众号:机器人学堂】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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