AI换脸教程，FaceSwap

　　在人工智能领域，通过丰富的训练数据和足够的训练时间，我们可以实现令人惊叹的面部替换效果，例如将新垣结衣的视频替换为石原里美。虽然理论上可以同时进行反向替换，但实际操作中，大部分换脸代码采用src和dst的命名方式，前者代表目标面部，后者代表被替换的面部。简而言之，src提供五官特征，dst提供场景背景。

项目介绍

官网：faceswap.dev
文档：theaisummer.com/deepfakes
视频介绍：点击这里查看
项目地址：github.com/deepfakes/faceswap

项目原理

　　Deepfakes是一种利用先进GAN模型合成媒体的技术，能够替换图像或视频中的面部。虽然植入假面的技术并不新颖，但最近的Deepfakes方法通过利用最新进展，实现了更逼真的面部操作。

2.1 脸合成

　　在脸合成类别中，目标是使用GAN创建逼真的不存在的面孔。StyleGAN是一种流行方法，它学习高级属性（如姿势和身份）的分离，同时支持无监督和随机变化，并允许直观的、比例特定的合成控制。

　　为了检测假合成图像，研究人员开发了各种方法。例如，《关于数字人脸操纵的检测》一书中，作者使用注意层提取被操纵的区域，并通过网络输出真假的二元决策。

2.2 面对交换

　　换脸是当下最流行的面部操作类型。目标是检测换脸后的图像或视频是否真实。face取证++是假视频的一个流行数据库，其中使用了FaceSwap和DeepFake FaceSwap技术。FaceSwap通过面部对齐、高斯-牛顿优化和图像混合来实现换脸。

　　DeepFake FaceSwap方法基于两个自动编码器和一个共享编码器，分别训练以重建源和目标面部的训练图像。为了创建假图像，将训练好的源人脸编码器和解码器应用于目标人脸，并使用泊松图像编辑混合输出与图像的其余部分。

　　在检测假图像时，XceptionNet在人脸交换检测中表现优异，其优势基于深度卷积。

2.3 面部特征和表情

　　面部属性和表情操纵包括修改面部属性（如发色、肤色、年龄、性别）和面部表情（快乐、悲伤、愤怒）。FaceApp是一个受欢迎的例子，它使用GAN进行图像到图像的翻译。StarGAN是另一种有效方法，它使用单个模型跨多个属性域训练，而不是为每个域训练多个生成器。

项目推荐原因

1. 图像和视频的人脸交换：不仅支持静态图片的人脸交换，还能对视频中的人脸进行交换，保持连续性。
2. 丰富的功能和灵活性：提供多种交换细节控制和后处理选项，适用于不同场景和创作需求。
3. 开源和社区支持：作为开源项目，鼓励用户参与和贡献，提供与社区分享经验、提问和改进的机会。

　　搜索公众号添加：datanlp，了解更多AI与机器学习资源。