1秒钟变脸马斯克！最强AI换脸工具发展史！

前哨王煜全

2024-10-13 06:39发布于北京海银资本创始合伙人 科技领域创作者

全文2605字，阅读约需8分钟，帮我划重点

划重点

01近年来，随着直播成为热门赛道，颜值经济让几乎所有直播软件都带上了“瘦脸、磨皮、大眼…”等功能。

02最近，一款名为Deep-Live-Cam的AI换脸工具席卷社交网络，引发了轩然大波。

03Deep-Live-Cam整合了多款开源软件包，并利用深度学习技术对人脸图像进行处理和生成。

04然而，AI换脸技术仍存在风险，如新型诈骗等，因此需要更清楚该如何预防它的各种风险。

05未来，AI换脸技术将更广泛地融入各种新的AI产品中，实现更广泛、普惠大众的使用方式。

以上内容由腾讯混元大模型生成，仅供参考

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最近几年，随着直播成为热门赛道，颜值经济让几乎所有直播软件都带上了“瘦脸、磨皮、大眼…“等等功能。
但你绝对想不到技术的上限早已不止是美颜这么简单，随着更强大AI技术的加持，直播中换上一张明星脸也并不困难！
最近，一款名为Deep-Live-Cam的AI换脸工具席卷社交网络，引发了轩然大波。
只需要一张照片就能让自己换脸成为马斯克，特朗普副手JD万斯，不但神态能够自如复刻，甚至能与周边的光影变化保持一致。

Deep-Live-Cam实时换脸

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科幻作家阿瑟·克拉克有句名言：「任何足够先进的技术看起来都和魔法无异」。
AI换脸正是如此！不了解它的人会惊呼现实不再存在，也会担心新型诈骗等风险。
真正了解这项技术的原理，使用过的人才会知道，想要使用AI换脸目前还没有那么简单，对着网上零散的教程鼓捣半天，不是软件下载出错，就是参数调不对，最后调试不好换脸的效果也惨不忍睹！
今晚8点，Tina会在最新的AI小课免费直播，分享AI换脸的技术原理，各种换脸工具，以及Deep-Live-Cam这款最新产品！
明白这些知识，你就会知道使用AI换脸是怎么做的，也会更清楚该如何预防它的各种风险，甚至还能发现它背后潜在的商机—好莱坞已经有人借助AI换脸，实现自己一个人分饰多角拍摄视频！
接下来，让我们先简单了解下Deep-Live-Cam，它背后的中国AI技术支持，以及AI换脸技术的历程。
1.Deep-Live-Cam为何惊人
Deep-Live-Cam引发广泛关注，关键在于它的操作极其简单，不需要任何专业知识，只需一张照片，就能在视频聊天中实时替换自己的面部信息，化身他人。
开发者João Fiadeiro在社交媒体上发布了一系列演示视频，迅速引爆了互联网。
在一个视频中，Fiadeiro展示了如何将自己的脸替换成美国共和党副总统候选人J.D.万斯。
他不仅完美地复制了万斯的五官特征，甚至连万斯标志性的神态、微表情都模仿得惟妙惟肖，仿佛万斯本人就在眼前。
在另一个视频中，Fiadeiro又化身为了马克扎克伯格，动作神情依旧自如。

Fiadeiro换脸演示

2.开源生态加速下的技术叉棍心
不了解情况的人可能以为Deep-Live-Cam和大模型一样多么复杂，实际上它的出现是AI开源生态的缩影。
Deep-Live-Cam整合了多款开源软件包，并利用深度学习技术对人脸图像进行处理和生成，主要离不开以下几个模块：
人脸检测与识别：捕捉面部特征
Deep-Live-Cam首先会利用人脸检测技术，在源图像（例如你的实时摄像头画面）和目标图像（例如你想要替换成的目标人物照片）中精准地识别出人脸区域。
接下来，Deep-Live-Cam会进一步提取出人脸的关键特征点，例如眼睛、鼻子、嘴巴、眉毛的形状和位置等。这些特征点就像是一张人脸的“数字指纹”，是区分不同个体的关键信息。
Inswapper模型：AI换脸的幕后功臣
Deep-Live-Cam的核心技术，在于使用名为"inswapper"的预训练AI模型进行人脸交换。
这个模型由InstantX团队开源，使用数百万张人脸图像的庞大数据集进行训练，使其能够准确地识别和提取不同角度、表情和光照条件下的人脸特征，能够将目标人物的面部特征“移植”到其他图像中，并根据图像的光线、角度、表情等信息进行微调，最终实现天衣无缝的换脸效果。
InstantX团队被爆出来自小红书，推出了Yann Lecun点赞的AI工具InstantID。
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GFPGAN模型：让换脸更加逼真
仅仅完成人脸交换还不够，生成图像的质量同样至关重要。
Deep-Live-Cam引入了名为GFPGAN的模型，用于增强生成图像的细节和清晰度，消除人脸交换过程中可能出现的伪影和瑕疵。
GFPGAN模型就像是一位经验丰富的“后期大师”，它能够对生成图像进行精细的调整，使其更加自然逼真，消除“换脸”痕迹，让人真假难辨。
你可能意想不到GFPGAN来自另一个中国大厂—腾讯，是腾讯ARC实验室的开源项目。
3.AI换脸技术发展史
Deep-Live-Cam的出现并非偶然，回顾过去几年，AI换脸技术在开源生态下，确实进步飞速。
2017年：“deepfake”横空出世
大众广泛熟知的AI换脸技术来自于“deepfake”，它诞生于2017年，由“deep learning”（深度学习）和“fake”（伪造）两个词组合而成，指的是利用深度学习技术伪造人脸图像或视频。
2017年，一位网名为“deepfakes”的Reddit用户，利用AI换脸技术将多位名人的面孔替换到色情视频中，在网络上广泛传播，引发了轩然大波。
这是“deepfake”一词首次进入公众视野，并迅速成为AI换脸技术的代名词。
当时的AI换脸技术还比较粗糙，生成的效果往往不尽如人意，人物的面部表情僵硬、动作不自然，很容易被人识破。
这并没有阻止deepfake技术的传播，反而激发了更多人对这项技术的兴趣和探索。
2018—2019年：AI换脸技术突飞猛进
这一时期，英伟达、DeepMind等AI企业基于研究目的，持续改进Deepfake技术，快速改善早期毛发生成不自然等问题。
这一时期是Deepfake争议最大的阶段，各种换脸视频迅速出现在视频网站。
这一时期也是Deepfake技术成熟落地的阶段，DeepFaceLab等开源工具不断出现，让许多专业人士认为AI换脸2年后就会真假难辨。
2020—2021年：监管与反制
随着DeepFaceLab这样的开源软件的出现，AI换脸技术的门槛进一步降低，任何人都可以轻松地制作出以假乱真的换脸视频。
Deepfake视频的数量呈爆炸式增长，其应用范围也从最初的色情视频扩展到新闻、政治、娱乐等各个领域。
面对Deepfake技术的快速发展和潜在风险，各国政府和互联网平台开始采取措施，加强对Deepfake技术的监管和反制。
2020年美国大选开始前，Facebook、Twitter、YouTube等社交媒体平台纷纷出台政策，禁止在其平台上传播Deepfake视频，成为AI换脸迎来强监管的开始。
2022年至今：Deepfake技术不断进化
2022年随着ChatGPT诞生，AI大模型带着开源生态迎来又一轮大爆发，Deepfake技术仍在不断进化，其应用场景也越来越广泛。
DeepFaceLive等实时换脸软件的出现，使得AI换脸技术更加便捷易用；Deepfake技术开始被应用于娱乐、广告等商业领域，迪士尼就利用Deepfake技术，让已故演员彼得·库欣在《星球大战外传：侠盗一号》中“复活”。
随着AI生成图片、AI生成视频火热，AI换脸作为一个重要的模块，开始融入到各种新的AI产品中。
4.AI换脸的未来
站在AI技术商业化的大门前，不同技术模块相互组合，各种新的业务模式还会持续诞生，AI换脸更广泛、普惠大众的使用方式也会被探索出来。
你想详细了解AI换脸如何实现，它的难点都有哪些吗？欢迎锁定今晚8点的直播。

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