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一文看懂AI换脸的原理,竟然这么简单?

木马童年 2019-5-27 23:10 503 0

最近影视剧明星包括斯嘉丽·约翰逊(寡姐)的换脸不雅视频在网上流行给他们造成了很大的困扰。这些视频中,女主角的脸通过 AI Deepfakes(人工智能的深度人脸交换)技术换成了影视明星的脸。 据了解,AI Deepfakes, ...

最近影视剧明星包括斯嘉丽·约翰逊(寡姐)的换脸不雅视频在网上流行给他们造成了很大的困扰。这些视频中,女主角的脸通过 AI Deepfakes(人工智能的深度人脸交换)技术换成了影视明星的脸。

据了解,AI Deepfakes,人工智能的深度换脸技术,简单来说就是脸部替换,可以将B的脸换到A的脸上,动作和表情也能与A一致。看下面两个图,你分得清哪个是原视频,哪个是假视频么?

一文看懂AI换脸的原理,竟然这么简单?

这也难怪影视明星们苦恼了,如果被不法分子把他们的脸用于一些不正当的用途,就跳进黄河也洗不清了……在这里小编心里庆幸自己只是个普通人……

如何识别Deepfakes视频的真伪呢,小编今天特地向某搞深度学习的程序员请教,某答:看时间戳啊!难道人家Deepfakes不会做时间戳的隐藏么,这个回答太不靠谱了

好在百度最近公布的一项专利申请文件(CN109670491A)提供了一种靠谱的视频识别方法,可以识别包括利用Deep fakes技术制作的视频的真伪,核心步骤见下图:

一文看懂AI换脸的原理,竟然这么简单?

从公开的专利可以看出,核心是利用去噪编码器来识别图像是否经过了图像变换,如是,去掉图像变化,还原人脸图像,若去掉图像变化之前的图像,跟还原的人脸图像不匹配,则说明该图像是伪造图像。

这是因为在伪造视频的过程中,需要对人物的人脸图像进行图像变换处理,如亮度变换处理、缩放变换处理、对比度变换处理、旋转变换处理、仿射变换处理等,以得到多帧该人物的人脸图像,然后将多帧该人物的人脸图像分别替换原视频中人物的人脸图像,才能得到伪造视频。

其中,该去噪自编码器为基于第一样本人脸图像和第二样本人脸图像训练自编码器而得到。基于第一样本人脸图像和第二样本人脸图像训练自编码器的一个具体如下图示:

一文看懂AI换脸的原理,竟然这么简单?

下面介绍去噪自编码器的训练方法的一个示例。

步骤S701:将大小为[224,224,3]的第一样本人脸图像叠加大小为[224,224,3]的高斯噪声;

步骤S702:对叠加高斯噪声后的第一样本人脸图像进行图像随机缩放、图像亮度随机变换、图像对比度随机变换、图像随机旋转和图像随机放射变换,以得到大小为[224,224,3]的第二样本人脸图像;

步骤S703:将第二样本人脸图像输入自编码器,以生成大小为[224,224,3]的第三样本人脸图像;

步骤S704:对比第一样本人脸图像与第三样本人脸图像之间的差别,计算损失函数值;

步骤S705:将损失函数值反给传递给自编码器,进而调整自编码器的参数。

循环执行步骤S701到S705,直到损坏函数值小于预设阈值,使损失函数值最小化,完成对自编码器的训练,训练好的自编码器可以用做本发明实施例的去噪自编码器。

好的,就介绍到这里哟,原理是不是敲简单捏!

在不久的将来,多智时代一定会彻底走入我们的生活,有兴趣入行未来前沿产业的朋友,可以收藏多智时代,及时获取人工智能、大数据、云计算和物联网的前沿资讯和基础知识,让我们一起携手,引领人工智能的未来!

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