现代金控：“换脸术”即将带来的“福利”与恐

　近日，有网友上传了一段杨幂“换脸”视频，视频中制作者通过AI技术，把杨幂的脸换到了朱茵在《射雕英雄传》中饰演的角色黄蓉上。该视频立刻引发全网热议，热搜不断。网友纷纷表示这段视频毫无违和感，甚至“感谢科技，终于让杨幂有了演技”。网络大面积惊叹之余，这种“分分钟换脸”的黑科技也让人细思极恐。

这样的换脸技术虽然高超，却并不让我们担忧。因为这是电影的艺术需要，必须要耗费大量人工与后期特效成本，并且要求专业的视频剪辑技术才能实现。这意味着，这种精准的换脸并不能出现在日常生活中，也不会给普通人带来威胁。

但AI在瓦解这一切。

让我们重新回到前面提到制作女星换脸小电影的deepfakes。这哥们不仅是个老司机，还是一位热爱分享的“技术型活雷锋”。他不仅免费发布了他的成果，还不厌其烦的分享了自己制作换脸视频的教程，以及自己编写的深度学习代码和相关数据集。大概他的意思是，别再问我要谁谁的视频了，你们自己做去吧……

当然，这哥们也不是专注女明星，上边这张就是他分享的如何把尼古拉斯·凯奇换成川普的教程，大概其内心深处也深谙中国的“表情包之道”。

根据他的分享，制作一个明星换脸视频非常简单。以盖尔·加朵的视频为例，他首先会在谷歌、YouTube以及各种网络图集中收集盖尔·加朵的各个角度的视频和图片。组成一个能满足深度学习任务进行脸部替换的素材库。

然后他会通过TensorFlow上提供的机器视觉相关模型，学习和理解原版小电影中女主角的面部特征、轮廓、动作和嘴型等等。继而让模型在素材库中寻找各种角度、各种表情下AI认为合适的图片与视频，对原本视频进行替换。

虽然可以看到，他做的视频在很多细节上还是有瑕疵，不够自然。但是大体一看已经可以蒙混过关，并且制作效果在日渐提高。

这里隐藏的真正问题，在于利用开源的AI架构进行视频换脸这件事，不是太复杂太前卫了，而是太简单太容易了。

为了验证这点，我先后把deepfakes分享的视频和代码发给了三位从事机器视觉相关工作的朋友，得到的反馈基本一致：这东西毫无技术难度。只要会用TensorFlow的基础功能，电脑显卡不至于太烂，差不多几个小时就可以搞出来一个。

哪怕连编程基础都没有的人，跟着教程一步步走，搜集足够多的素材，也可以自己搞出来换脸视频。

设想一下，当你身边某个仇人想要陷害你的时候，只要收集你的照片和自拍，就可以随意把你和任何罪恶甚至肮脏的视频结合到一起，然后在你的社交圈里散播的到处都是，那场面何其令人胆寒？这就像枪支可以无审查、无监管的随意买卖，并且价格低廉。

AI换脸会带来哪些负面影响？

AI换脸的成功后，另不少网友警惕的问题随之而来，这项技术是否会威胁到个人信息安全？

单海军认为，目前使用人脸识别技术完成支付等手段，通常使用“活体检测”，通俗来说就是看似简单的刷脸背后系统还会检测是否是真人，“这样AI换脸技术就不会对这一类支付行为造成威胁。”

但目前，DeepFakes技术却由于被用来制作虚假视频而变得臭名远扬，例如有人利用这项技术制作色情内容、伪造政治家的公开演讲等。事实上，DeepFakes技术除了会损害视频的真实度外，还将有可能被利用制造虚假证据，例如不法分子可以制作出有关于企业负责人行为不当的虚假视频，以此来要挟及敲诈企业。

未来，人们除了要分辨图片是否被PS的同时，还要警惕视频是否会被造假。——现代金控

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