人工智能 deepface 换脸技术 学习 介绍 Deepface是一个轻量级的python人脸识别和人脸属性分析（年龄、性别、情感和种族）框架。 Administrator.deepface\weights\ 目录下 面部属性分析 Deepface还配备了一个强大的面部属性分析模块，包括年龄，性别，面部表情（包括愤怒，恐惧，中性，悲伤，厌恶，快乐和惊喜）和种族（包括亚洲
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ZAO AI 换脸 火爆的应用是如何炼成的 最近，一款名为“ZAO”的App火了 这款App的功能是AI换脸 无需PS 只需一张自拍 即可将你的脸部无痕的换到明星头上 小N的很多“戏精”朋友也过了一把演戏的瘾 小N觉得为了追赶潮流 也去试了试ZAO这款APP 结果小N成功合成了一个大鼻头的小李子 果然即使是人工智能也是要看脸的 ? 其实AI换脸不是一个新奇的东西啦 前段时间在短视频社区大火的杨幂换脸朱茵 让网友们惊艳 生动的表情毫无违和感 ? 这为AI换脸技术吸引来了一大波流量 “deepfakes”也逐渐成为这一技术的代称 同名算法也在GitHub开源 ? 不论是ZAO这样的AI换脸APP 还是像抖音的动态特效 渐渐普及的刷脸支付 手机购物的猜你喜欢 …… 人工智能在我们的生活中慢慢渗透 可以说“比我妈还了解我” ?
图1：微软亚洲研究院开发的模型分别提取蒙娜丽莎和赫本图片中的身份信息和属性信息进行合成 因此，微软亚洲研究院研发的换脸鉴别算法，基于 FaceForensics 数据库的测试结果均超越了人类肉眼的识别率以及此前业界的最好水平 微软亚洲研究院的算法则可以用一个通用模型，去鉴别不同类型的换脸算法所制造的脸。 相比其他同类技术，来自微软亚洲研究院的换脸鉴别算法很好地解决了应对动态幅度大、有遮挡、有表情变化的图像的难题。 除了准确识别已知算法合成的图像，换脸鉴别的另一大挑战是应对尚未出现的新算法。 将现有的换脸鉴别算法直接用于新算法时，它们的有效性往往会显著下降。为此，微软亚洲研究院提出了一种通用换脸鉴别方法。 微软内部还成立了人工智能伦理道德委员会（AETHER），帮助微软应对 AI 带来的伦理和社会影响。
转载自：微软亚洲研究院 未经允许不得二次转载 近日社交网络上爆红的一款换脸应用，让许多普通用户体验到了跟爱豆同框、与偶像飙戏的快乐，也因数据使用带来的问题陷入了舆论的漩涡——除了用户隐私保障，如何辨别和处理换脸应用所制造的合成照片 微软亚洲研究院的算法则可以用一个通用模型，去鉴别不同类型的换脸算法所制造的脸。 相比其他同类技术，来自微软亚洲研究院的换脸鉴别算法很好地解决了应对动态幅度大、有遮挡、有表情变化的图像的难题。 除了准确识别已知算法合成的图像，换脸鉴别的另一大挑战是应对尚未出现的新算法。 将现有的换脸鉴别算法直接用于新算法时，它们的有效性往往会显著下降。为此，微软亚洲研究院提出了一种通用换脸鉴别方法。 微软内部还成立了人工智能伦理道德委员会（AETHER），帮助微软应对 AI 带来的伦理和社会影响。
虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法，但随着换脸算法的不断改造升级，鉴别算法很难跟上换脸算法的变化。 微软亚洲研究院团队近期提出的Face X-Ray算法或将改变这种局面。 微软亚洲研究院常务副院长郭百宁称，“Face X-Ray技术像医院的X光一样。它能鉴别图片真假，不但能告诉你图片有没有进行过换脸操作，而且还能告诉你换脸操作的边界在什么地方。” 此前的换脸鉴别方法主要从第二步入手，通过检测换脸过程中产生的瑕疵，确定图像的真伪，但是，这一瑕疵并不唯一确定，不同的换脸算法合成时造成的瑕疵大相径庭。 ? 微软亚洲研究院的 Face X-Ray 换脸鉴别算法则主要针对换脸算法的第三步：图像融合过程。 Face X-Ray则把换脸鉴别技术推到了更高层次。首先具有通用性，Face X-Ray背后的算法是“类自监督学习”的一种方法，“我们不需要这些（换脸图片）数据，也不用知道是哪个换脸算法，就能鉴别。”
⭐灵感库⭐ ▌在线试妆/发型设计-线上试妆，如眉形眼影等；依不同脸型设计发型 ▌饰品搭配-在线搭配眼镜、耳环、丝巾等饰物 ▌医美整形-脸型眉形分类诊断及在线微调 ▌名人换脸、颜值PK大赛等互动游戏 ▌特效相机 基于人工智能视觉分析技术，自动检测图片人脸，根据眼、口、鼻轮廓等72个关键点定位，自动贴合预设的各种鬼脸图案。 ⭐灵感库⭐ ▌视频插件-直播及聊天软件实时贴脸 ▌换脸游戏-万圣节主题H5换脸游戏，头像插件 ▌线下引流-主题公园/鬼屋游戏等线下互动引流 ▌图像处理APP 微信图片_20190221103023.gif ⑥ 国旗贴脸 基于人工智能视觉分析技术，自动检测图片人脸，依据眼、口、鼻轮廓等72个关键点定位，自动贴合预设的国旗图案。 ⭐灵感库⭐ ▌视频插件-直播及聊天软件实时贴脸 ▌换脸游戏-热点赛事期间换脸H5，头像插件 ▌线下引流-体育馆，酒吧等线下互动引流 ▌图像处理APP 微信图片_20190221103107.gif 让
本文介绍了微软亚洲研究院的研究者被 CVPR 2020 接收的一篇论文，其提出给换脸图像做「X-Ray」，检测图像是否是合成图片，并指出合成的边界，兼备了识别和解释两种特性。 换个角度，考虑轮廓 微软亚洲研究院常务副院长郭百宁表示：「现在我们提出了一个方法，它既不需要了解换脸后的图像数据，也不需要知道换脸算法，就能对图像做『X-Ray』，鉴别出是否换脸，以及指出换脸的边界。」 Face X-Ray 会识别换脸图像融合的边界，如果是真实图像，则不反馈边界。 怎样学习换脸边界？ 微软亚洲研究院高级研究员陈栋博士说：「如果图像是整体合成，那么 Face X-Ray 是难以检测出来的；如果针对 Face X-Ray 训练一个新换脸模型，我们的算法也有可能被攻击到。 换脸与换脸检测是矛与盾的关系，两者相互促进与发展。」
盖尔·加朵被换脸到成人影片 制作人员时国外的一名程序员，他在网上炮制了无数明星换脸的小视频。并且都免费发布了自己的成果和换脸视频教程。 按照教程，制作一个明星换脸视频非常简单。 只需要在网上收集这个明星足够多的面部角度的图片和视频，把它们和你自己的小视频交给人工智能做深度学习，人工智能就可以根据视频里人物的面部轮廓、表情、嘴型等等自动把明星的脸替换上去。 即使只是一个新人也能在几个小时内做出一部换脸视频，并且越多人使用教程，人工智能换脸的精准度就越高。 之后人们为了纪念他的贡献，也用他的名字命名了 AI 换脸技术，称之为「DeepFakes」。 在我国，2019 年 5 月底，国家网信办会同有关部门发布《数据安全管理办法（征求意见稿）》，其中要求，网络运营者利用大数据、人工智能等技术自动合成新闻、博文、帖子、评论等信息，应以明显方式标明「合成」 在线问诊上线，轻微症状别恐慌 ? 带你了解腾讯最坚实的支撑事业群 ?
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 没想到，AI换脸又双叒一次惊到我们了。 于正用了它，直接到达颜值巅峰。 这挺拔的身姿、帅气的步伐，尤其是融合度极高的脸。 眼镜对换脸的效果影响不大，甚至添加了一丝书卷气。 接下来，是李彦宏： 相对于马化腾，李彦宏换脸后稍微有点认不出的感觉。 而且一开始的粉色套装，换脸后的面具感有些重。 背后原理 这一次AI换脸术，和之前爆火的肌肉金轮非常相似。 都是可以将选定的人脸替换到特定的视频模板中去。 此前有人透露，这样逼真的效果可能是源于一个知名换脸开源项目DeepFaceLab。 「量子位·视点」直播报名 人工智能产业化之路何去何从？ 清华博士、一流科技CEO在线分享，从AI的局限与能力出发、探讨人工智能的商业机会，扫码报名~ 点这里关注我，记得标星哦～ 一键三连「分享」、「点赞」和「在看」 科技前沿进展日日相见~
AI刷脸、无人车亮相 马云亲自喊话，自然少不了阿里秀科技实力。 首先登场的是刷脸支付。手机一点、脸面一对，支付宝的支付就完成了。 ? 后来阿里也出来认领了这个机器人，称是阿里巴巴达摩院人工智能实验室自主研发的服务型机器人，未来可以在写字楼、酒店、商场、医院、学校等场所，担任“人机接力”的服务工作，不仅能够承担小件物品的运送工作，还能担当接待 特写镜头瞄准车辆方向盘，中央明书“Auto”，无人驾驶中自动打转运转，一个换镜后，才看清这是一辆方正的无人车。 与传统乘用无人车不同，这辆车周身密封，应该是主打货运。 会后导演组也揭秘说，这组智能舞屏展开最大高度约五层楼高，整体结构其实就是五台工业机器人，通过新型人工智能化的运动控制系统，配合视频内容进行动作。
01 CVPR 2020：给Deepfake 假脸做 X-Ray 换脸，是滥用深度学习的结果之一。 目前有不同的算法生成换脸图像，甚至以后会有越来越多的新算法生成更生动的换脸视频。但目前主流的检测方法是，在真实图像与伪造图像上训练一个二分类模型，希望它能判别出来。 微软亚洲研究院常务副院长郭百宁表示：「现在我们提出了一个方法，它既不需要了解换脸后的图像数据，也不需要知道换脸算法，就能对图像做『X-Ray』，鉴别出是否换脸，以及指出换脸的边界。」 所以新模型 Face X-Ray 具有两大属性：能泛化到未知换脸算法、能提供可解释的换脸边界。要获得这样的优良属性，诀窍就藏在换脸算法的一般过程中。 换脸模型的典型过程，之前的研究都在检测换脸带来的误差，而 Face X-Ray 希望检测到融合的边界。 DL 真的能识别融合过程中的缺陷吗？
它是基于图像识别、声音识别、大数据分析能力，利用深度学习技术打造的人工智能实名核身解决方案，也就是“刷脸”技术。 这种方便快捷的“刷脸”技术解决了在线政务的“核验关”问题，实现了人脸识别、活体检测、证件OCR等技术的结合，能够在真实的政务办理场景中，快速实现身份证与持证人的匹配认证。 据了解，“刷脸”应用已在全国多地得到落实，服务于诸多政务服务创新场景中：四川政务中心的在线服务——律师证换领、企业养老保险审批等通过简单“刷脸”即可享受；今年7月李克强总理在考察陕西自贸区时点赞的——通过微信远程办理营业执照 ，也是“刷脸”的生动体现；在深圳，退休人员足不出户，利用微信上传身份证照片，录制短视频，“刷脸”即可完成养老金领取资格在线认证；在宁夏回族自治区，这种“刷脸”技术有效提升了实名金融举报的效率和准确率，助力打击非法集资行动 此外，“刷脸”入住酒店，纳税人“刷脸”办税开发票等场景，也已陆续在全国各地落地。 目前，腾讯慧眼已经与全国19个省份签约，基于该技术的50多项政务服务将逐步展开，让老百姓享受更多“刷脸”办政务的便利。
根据麦肯锡的报告，到2030年时全球将有8亿人因人工智能和机器人的兴起而失业，另有3.75亿人需要换一份新工作。2030年，中国的劳动力需求将比2016年减少1600万。 人工智能、工业机器人、服务机器人将在汽车、电子、化工、食品、清洁、家政、厨师等行业抢走你的饭碗。 此外，瑞银集团也有相似的报告，指出“亚洲地区中长期将有3000万-5000万个工作岗位受到冲击”。 2017年4月，瑞银财富管理推出了《亚洲前曕：人工智能如何塑造亚洲新面貌》研究报告。报告大胆预测，在AI驱动创新的潮流下，亚洲地区中长期将有3000万-5000万个工作岗位受到冲击。 国内一家知名媒体于是据此这样制作标题——《瑞银：人工智能将威胁亚洲3000万个工作岗位》。其实，报告中还有更重要的信息——随之而起的新工作机会将能减轻此影响。 脸书（Facebook ）AI实验室主任、纽约大学（NYU）计算机科学教授杨立昆（Yann LeCun），是深度学习的主要奠基者之一，他非常反感AI威胁论。
微软亚洲研究院和北京大学最近联合发表2篇重量级学术论文，提出了FaceShifter和FaceX-Ray——前者是一种高保真、能够感知遮挡的AI“换脸工具”，后者则是针对伪造人脸图像的通用检测工具，在取得业界领先的性能的同时 利矛：高保真度换脸工具FaceShifter ? 这个新工具采用两层框架结构。 过去换脸应用的主要困难在于提取面部特征，然后将两张图的特征和属性组合在一张图中，最近基于GAN的工作取得了明显进步，但仍然在合成高精度、真实图像结果上面临挑战。 研究人员提出了一个新的两部分架构，称为FaceShifter，可以实现高精度和遮挡条件下的换脸。第一部分通过充分，自适应对目标属性进行挖掘和集成，生成高清换脸图片。 与现有其他换脸模型的性能效果对比 坚盾：面部假图像检测工具Face X-ray ? 典型的换脸合成方法包括三个阶段：1）检测面部区域；2）合成期望的目标面部 3）将目标面部融合到原始图像中。
近日，微软亚洲研究院提出了一种检测换脸图像的方法 Face X-Ray。 ? 此算法与市面上一些二分类换脸检测相比，Face X-Ray更能有效地识别出未被发现的换脸图像，并能可靠地预测混合区域。 ? 一、相关工作 假脸技术日新月异，很多算法能够合成图片，而且合成的图片越来越逼真，这意味着伪造的图片可能被乱用，所以研究换脸检测技术非常重要。 如果使用其他的换脸图像，即使与测试集有不同的分布，性能也会有所提高。 ? 下图给出了各种类型的换脸图的视觉示例，通过计算伪面与真实图像之间的差异，然后转化为灰度，进行归一化之后从而获得基本事实。 右：陈栋 针对此项研究，AI科技评论也专门采访了微软亚洲研究院常务副院长郭百宁和微软亚洲研究院高级研究员陈栋。 问：对于完全合成图片以及对抗样本Face X-Ray无法准确识别，有何解决办法？
01 以GAN和3D技术为主研方向 用AI生成更新更好的内容 在智能手机的普及和人们时间碎片化的态势下，以在线音乐、短视频、直播、资讯等为代表的内容逐渐成为用户的主要消费对象。 04 优化技术框架让AI实现“批量换脸” 在文化传播领域得到广泛应用 如今AI换脸对大众来说已经并不是一项新鲜的技术了，但是现有的人脸合成框架只能支持两个ID间的更换，即只支持A至B间的换脸，如果想将 通过将Src图像ID特征融合到合成框架中，优图实验室可以让框架支持任意ID换脸，提升了AIGC的生产效率。 在文化运营、推广活动和影视内容制作的领域中，AI换脸技术的应用场景很多。 如可以把用户的脸与游戏人物融合在一起提升用户和游戏的互动性，或是在拍摄需要让同一人物所饰演的不同角色同框出镜的镜头时，用AI换脸技术把两个角色都换成同一张脸来缩减拍摄成本等。
AI 换脸技术营造出的“以假乱真”的效果让人感到细思极恐，不过现有的一些生成工具还不能达到完全逼真的换脸效果，有的存在不少破绽，有的换脸效果很不自然，能轻易让人识别出来。 微软亚洲研究院和北京大学最近联合发表2篇重量级学术论文，提出了FaceShifter和FaceX-Ray——前者是一种高保真、能够感知遮挡的AI“换脸工具”，后者则是针对伪造人脸图像的通用检测工具，在取得业界领先的性能的同时 ，所需数据量也少得多 利矛：高保真度换脸工具FaceShifter 研究人员提出了一个新的两部分架构，称为FaceShifter，可以实现高精度和遮挡条件下的换脸。 在新面部图像上进行的大量实验表明，与其他方法相比，本文模型生成的换脸图片结果不仅在感观上更真实、更具吸引力，而且还保留了原图像更多的特征。 坚盾：面部假图像检测工具Face X-ray 典型的换脸合成方法包括三个阶段：1）检测面部区域；2）合成期望的目标面部 3）将目标面部融合到原始图像中。
他们收到了一些“俄罗斯反对派人物”的视频会议邀请，还煞有其事地讨论了克里米亚问题之类的政治事务，结果发现在这些所谓的“俄罗斯反对派人物”都是别人用Deepfake换脸假冒的。 换脸背后的技术支撑——Deepfake 从北京卫视把“吴秀波”的脸换掉，到迅速陨落的换脸App Zao，再到现在在国际政治上“搅浑水”，这背后的技术Deepfake早已在AI圈家喻户晓。 Deepfake是一种使用AI深度学习，能够将一张图片中人的脸换到其他人的图片上的技术。通过这种技术，我们可以创建一个非常逼真的“假”视频或图片，“换脸”因此得名。 在此技术出现之前，人们想换个脸只能依赖手动PS。这就要花费很多人工和时间，而且想在视频里换个脸更难，每一帧都得换。 但自从这个叫做“Deepfake”的软件被匿名开源发布，一切都不一样了。 不过，这次欧洲议员和假冒的“俄罗斯反对派”人物视频会议发生在Zoom上，显然，Zoom还没有搭载在线检测Deepfake的技术手段。
换脸甄别（ATDF）技术可鉴别视频、图片中的人脸是否为AI换脸算法所生成的假脸，同时可对视频或图片的风险等级进行评估。广泛应用于多种场景下的真假人脸检测、公众人物鉴别等，能有效的帮助支付、内容审核等行业降低风险，提高效率。
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