朱茵變楊冪,流量一個億丨AI變臉指南
邊策 郭一璞 發自 凹非寺
轉自量子位 報導 | 公眾號 QbitAI
在《射鵰英雄傳》裡演過黃蓉的,除了朱茵、翁美玲、周迅、林依晨,竟然還有楊冪?
不信看圖:
這……造型怎麼看著像94版《射鵰》裡朱茵演的黃蓉呢?連畫風都是90年代的感覺。
原來,是有一位B站UP主“換臉哥”,用AI技術將楊冪的臉“貼”在了朱茵飾演的黃蓉臉上。
看,這是一張原版的截圖:
我們把朱茵的臉換成楊冪:
再看朱茵的這個表情:
換成楊冪也一樣:
換臉後人臉的輪廓、表情都一樣,簡直看不出是人造的。
整個影片,也十分流暢。
這樣的效果,一下子就引來了一群吃瓜群眾,微博話題閱讀量達到了1.1億。
那麼,AI換臉背後是怎麼回事呢?
不止朱茵變楊冪
從換臉程式deepfake傳入國內開始,就有不少網友製作過換臉影片。比如把宅男們喜聞樂見的女主播換成國內當紅小花。
有的把主播阿冷換成唐嫣:
有的把馮提莫換成趙麗穎:
上面這些還算效果好的,播放量都在幾十萬。
大多影片限於素材和硬體,製作水平參差不齊,比如臉型不匹配、表情不自然的問題依然很嚴重,總之就是不像。
網友感嘆:把臉換成迪麗熱巴,看起來卻像黃子韜邪魅一笑。
AI換臉技術deepfake已經出現一年多,造出了無數假影片。在國外,它被引到了“不可描述”的方向。
在Reddit論壇上,它掀起過一股熱潮,甚至出現過專門的討論區。
某知名網站“珀恩哈波”各種“不可描述”影片被換上了好萊塢女星的臉,眾多男性心中的女神寡姐斯嘉麗約翰遜、神奇女俠加爾·蓋朵都中過招。
換臉教程
大膽的想法不敢有,但你可能想按照國內的老少皆宜用法,製作一部符合自己嗜好的換臉影片。
門檻並不算高,甚至都不用自己訓練一個deepfake模型,有現成的程式用。
2018年1月,有人推出了Windows程式FakeApp,允許使用者很輕鬆地自制換臉影片,即使沒有任何AI方面的知識,大大降低了deepfake的使用門檻。
FakeApp只需要一個包含Nvidia GPU的個人電腦、3~4GB的儲存空間,就能生成換臉影片。至於訓練神經網路的材料需要使用者自行尋找。
軟體有了,相關的文字、影片教程應運而生。
首先需要下載FakeApp軟體,建議有一張Nvidia 1060或以上級別的顯示卡,安裝好CUDA toolkit 9.0。
接下來給人換臉分成3步:獲取原始資料集,訓練模型,轉換影片。
按照程式要求分別有換臉和被換臉兩個人的影片,並把她們的影片轉換成256×256的圖片。
然後調整合適的節點數、層數、Batch Size,不同的視訊記憶體有不同的推薦引數。
當訓練結果小於0.02的時候,就可以停掉訓練程式,這個過程需要漫長的等待,可能持續8到12小時。
最後選擇上面訓練好的影片、換臉影片,再設定合適的幀率,就可以得到一段自制deepfake影片。
溫馨提示:由於FakeApp爭議性極大,目前官網已經掛掉,換臉教程也請不要用於非法用途。
文字教程:
換臉'初級教程%20暴力不血腥.md
文字教程如果看不明白,還可以去看搬運YouTube影片教程,手把手教你上手FakeApp。目前這段英文中字的教程,在B站播放量已接近10萬。
影片教程:
網友:會有壞人替我換臉麼?
換臉效果太高,足夠以假亂真,這引起了一些網友的擔憂。
有人擔心,會有不法分子用AI換臉技術做壞事,進行詐騙等行為:
還有人覺得,如果技術被用在普通女性身上,換到一些不可描述影片上,會傷害許多女性的合法權益:
另外,此前包括斯嘉麗·約翰遜、艾瑪·沃森特等許多國外女明星也飽受困擾,莫名其妙的被人換到了色情片中,Twitter、PornHub等網站也禁止上傳此類換臉內容。
而上傳換臉影片的UP主“換臉哥”賬號中的影片也不見了,僅保留了兩張圖片,目前影片在B站已經看不到了。
但面臨爭議,UP主本人則認為,新技術應該讓大家都知道,給公眾打了“預防針”,以後看到類似假影片的時候才能反應過來“這是AI生成的”,不會被假新聞欺騙。
AI換臉是一種新技術,大家對它的認識還不夠,希望讓更多朋友瞭解 , 否則將來有人偽造明星負面內容的影片時 , 將會給公眾人物帶來更大的損失。這些作品沒有任何惡意,也並非商業用途,如果認為這些內容有損您的權益,請私信聯絡,在下一定及時處理 (`・ω・´)
正是因為PhotoShop等圖片處理軟體在今天得到普及,大家看到奇怪的圖片都能意識到是假的,並不會信以為真、上當受騙,而PS類軟體本身又給我們創造了大量有趣的美圖、表情包、段子等內容。
另外,AI界也在用各種方法識別這種換臉影片,透過新的AI模型自動全網搜尋類似影片判斷是否為換臉假影片,學界也在建立資料庫幫助訓練AI識別deepfake假影片。
未來,只要大家有足夠的認識,意識到影片是“P的”,那麼在遵守法律、尊重他人肖像權的情況下,像P圖製作表情包一樣娛樂性的使用換臉技術也無可厚非,還能為我們創造更多有趣的內容。
來自 “ ITPUB部落格 ” ,連結:http://blog.itpub.net/31545820/viewspace-2637286/,如需轉載,請註明出處,否則將追究法律責任。
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