AI換臉技術原理是什么

本篇文章給大家分享的是有關AI換臉技術原理是什么，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

近來AI換臉技術引起了巨大的爭議，眾所周知，人臉互換是計算機視覺領域中的大熱應用，在技術進步的同時也埋下了不少的隱患。因此在不久前的《網絡音視頻信息服務管理規定》中，國家出臺了針對AI換臉造假視頻的管控政策。由此可見AI換臉技術的迅猛發展，甚至達到了以假亂真的地步。既然AI技術如此神奇，就來帶大家深度分析AI技術的具體原理。

AI換臉技術原理：

人臉互換一般可以用于視頻合成、提供隱私服務、肖像更換或者其他有創新性的應用。最早之前，實現人臉互換是通過分別分析兩者人臉的相似信息來實現換臉，也就是通過特征點匹配來提取一張臉中例如眉毛、眼睛等特征信息然后匹配到另一張人臉上。這種實現不需要進行訓練，不需要的數據集，但是實現的比較差，無法自己修改人臉中的表情。

而在最近發展的深度學習技術中，我們可以通過深度神經網絡提取輸入圖像的深層信息，從而讀取出其中隱含的深層特征來實現一些新奇的任務，比如風格遷移(style transfer)就是通過讀取訓練好的模型提取圖像中的深層信息來實現風格互換。也有使用神經網絡進行人臉互換(face-swap)，其中使用VGG網絡來進行特征提取并實現人臉互換。這里我們通過特殊的自編碼器結構來實現人臉互換，并且達到不錯的效果。

自編碼器：

AI換臉技術基礎背景——自編碼器

自編碼器類似于神經網絡，可以說是神經網絡的一種，經過訓練后能夠嘗試將輸入復制到輸出。自編碼器和神經網絡一樣，有著隱含層h，可以將輸入解析成編碼序列，從而復現輸入。自編碼器內部有一個函數h=f(x)可以進行編碼，同時也有一個函數r=g(h)實現解碼，如下圖所示。

網絡構架：

那么應該如何通過自編碼器實現我們的換臉技術呢？在之前我們已經知道了自編碼器可以學習輸入圖像的信息從而對輸入圖像信息進行編碼并將編碼信息存到隱含層中，而解碼器則利用學習到的隱含層的信息重新生成之前輸入的圖像，但是如果我們直接將兩個不同個體圖像集的圖像輸入到自編碼器當中會發生什么呢？假如我們僅僅是簡單地將兩張不同的臉的集合扔到自編碼網絡中，然后挑選一個損失函數去訓練，但這樣去訓練我們是什么也得不到的，因此我們需要重新設計一下我們的網絡。

怎么設計呢？既然我們想要將兩張臉互換，那么我們可以設計兩個不同的解碼網絡，也就是使用一個編碼網絡去學習兩張不同人臉的共同特征，而使用兩個解碼器去分別生成他們。也就是我們設計一個輸入端或者說一個編碼器(分別輸入兩個不同的臉)，然后兩個輸出端或者說兩個解碼器，這樣我們就可以通過隱含層來分別生成兩張不同的人臉了。

網絡結構：

我們可以看到網絡結構有一個輸入端和兩個輸出端，輸入端由卷積層和全連接層構成，而輸出端則同樣由卷積層構成，但是需要注意這里的輸入端是下采樣卷積，而輸出端則是上采樣卷積，也就是圖像的分辨率是先變低再慢慢升高。

總得來說，這個換臉技術是一個結構簡單但是知識點豐富的一個小項目，其結構簡單易于使用以及修改，并且可以生成不錯的效果，但是因為其擁有較多的參數，其運行速度并不是很快(當然我們可以通過改變編碼層和解碼層結構加快訓練生成的速度)，并且對于臉部有異物的圖像可能會生成不真實的效果。

以上就是AI換臉技術原理是什么，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。