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    “杨幂换脸”上热搜,面对AI黑科技,谁来保护你的“脸&rdqu ...

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    发表于 2019-3-4 01:25:11 | 显示全部楼层 |阅读模式
    Photoshop 的普及,摧毁了照片的可信度,如今 deepfake 的流行,视频也不再可靠。新技术的迭代,一次次地坐实了互联网的铁律——眼见不一定为实。
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    " 面瘫明星有救了 "
    最近,一个 " 朱茵变杨幂 " 的视频在 Bilibili 上火了,视频搬运到微博上之后,更是引起了轩然大波。
    视频节选自 1994 版电视剧《射雕英雄传》,po 主 " 换脸哥 " 将剧中黄蓉的演员朱茵替换成当红明星杨幂。


    记者发现,除了在回头的瞬间会出现 " 失帧 " 卡顿外,整个视频几乎看不出 " 换脸 " 的痕迹,契合度之高几乎一气呵成。视频中的 " 杨幂 " 不仅只是换脸,连眼神和表情都和原剧中的朱茵一模一样,尤其是那种古灵精怪的气质。


    视频在网络上走红后,网友们最多的感慨就是:" 面瘫明星有救了!"
    不过,杨幂的粉丝团很快在微博上抗议,称该视频侵犯了杨幂的肖像权和名誉权。
    随后 " 换脸哥 " 将视频撤下,并在微博上道歉:" 创作初衷是希望让更多朋友认识这项技术,避免将来有人伪造明星负面内容的视频时, 会给公众人物带来更大的损失。同时也让更多人了解造假视频背后的工作原理,提高公众辨识能力。"
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    AI可实现 " 换脸自动化 "
    换脸哥所说的 " 这项技术 ",江湖人称 "deepfake",是依托于 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。
    不过这项技术真正进入大众视野,还得 " 归功 " 于名为 "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。
    这些不雅视频短时间内吸引了大量用户访问,但很快就被删除了。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。
    于是,换脸视频开始普及,并涉及政治人物、明星等的恶搞(不知为何,尼古拉斯 · 凯奇尤其受欢迎),甚至还出现过不少 " 洋葱新闻 "。


    类似 " 换脸 " 等特效,在影视行业并不算是新鲜事,但 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 "。
    众所周知,视频是连续运动的图片,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。事实上,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。


    回到 " 朱茵变杨幂 " 视频来看,杨幂作为明星,无论是照片还是影像资料都非常丰富,且易于获取,因此杨幂版的 " 黄蓉 " 才会如此栩栩如生。
    事实上,deepfake 技术现已不仅是局限在换脸,甚至换人都不在话下。据了解,去年 8 月,基于 GAN 的 Every Body Dance 项目,可以让任何人在视频中模拟跳舞,还原度也很高。


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    可 " 骗 " 过多项鉴证技术
    新技术总是伴随着新矛盾。杨幂的粉丝们关心的名誉权和肖像权,并非大惊小怪。特别是对那些在不雅视频中被合成的明星来说,deepfake 对她们是不公平的。
    或许正是因此,Github 暂时下架了 deepfake 的开源代码。
    但真正的威胁远不仅于此……
    deepfake 的出现,将极大地降低影视行业的特效成本。据外媒报道,好莱坞的特效工厂工业光魔和数字王国都表示,目前的人脸替换技术成本太高,他们乐于接受 AI 技术。
    然而,deepfake 的效果太过逼真,最终无论是人还是机器,都难辨视频的真伪。
    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%!
    也就是说,理论上 deepfake 几乎可以骗过我们当前掌握的所有鉴证技术。


    所幸的是,当下的 AI 技术还不够完善,deepfake 也绝非毫无破绽。最大的问题就是,换脸之后一般不会 " 眨眼 ",因为在 AI 的 " 学习资料 " 中鲜有明星眨眼的图片,因此,AI 换脸就学不会眨眼。
    另外,据 " 换脸哥 " 表示,deepfake 的局限性太高,需要应用者有一台有 8 核 cpu v100 显卡的主机,再加之,研发过程枯燥乏味,代码理论上可以实现,但真正做起来很费时间。
    不过,随着 AI 学习能力的不断升级,技术细节上的障碍并不会长久存在。等到 "All in AI" 的时候,又该用什么来保障我们的脸呢?
    栏目主编:刘璐 文字编辑:刘璐 题图来源:视觉中国 图片编辑:邵竞


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