黑客智能ai换脸（ai换脸 开源）
本文目录一览：
AI产业发展面临的三大难题有什么？
1、AI商业化能力有待证明
AI创业公司最有名的当属“CV四兽”，即专注于机器视觉技术服务的四大独角兽公司：商汤、旷视、依图与云从。2020年旷视科技冲击港股IPO未果，3月12日再度冲刺科创板;此前不久依图与语音AI企业云知声IPO折戟，多家AI公司上市遇阻，核心原因在于商业化能力有待证明。
2、AI人才荒依然有待缓解
前些年AI快速爆发，导致AI人才一度供不应求，企业年薪百万招聘AI专业大学毕业生、高价挖角高校AI专家的新闻不少。后来，国家重视AI教育、高校开设AI专业、产学研共同培育AI人才，AI人才荒得到一定程度解决，仅仅是百度就宣称自己已给行业培养100万AI人才;优必选科技则宣称在全球40多个国家，有约150万名学生通过优必选科技学习人工智能。
然而，AI人才供给依然跟不上AI产业化进程，新十年AI人才依然供不应求。
高端AI人才依然稀缺，根据美国保森基金会旗下智库的统计显示，截至2019年底，全球顶尖AI人才中的近60%定居美国，在中国接受本科教育的顶尖AI人才占比最高，达到29%，就是说，很多中国AI人才出国深造后留在了美国工作，导致中国本土高端AI人才匮乏。中国是AI大国，但领英大数据却显示，中国顶级人工智能人才仅排第六名。
细分领域AI人才同样短缺，比如服务机器人领域，AI人才荒更严峻，因为这是一个复杂系统，牵涉到多学科，厂商需求大量复合型技术人才、市场人才以及产品人才;应用场景则需要懂服务机器人和人工智能的人才。然而，复合型研发人才和应用人才太少，直接制约了产品研发和行业应用。
3、AI伦理问题变成燃眉之急
类似于AI换脸、“基于人脸识别的教室监控”这样的AI应用出现，让人们意识到，AI技术爆发，人类并未完全准备好。
任何技术都是双刃剑，AI也不例外。AI技术会给网络欺诈提供便利，让“造假”变得更加容易，且难以辨别;AI技术会让很多人失业，尤其是重复性强的工作，比如收银、客服、监测、软件测试工程师;AI算法是被人训练出来的，人的偏见会被AI继承，比如性别歧视、种族歧视、地域歧视;AI技术被黑客掌握，黑客的攻击手段会全面升级。
随着服务机器人、无人车等看得见、摸得着的AI应用爆发，AI伦理变得更重要。服务机器人在服务人类时，可能会跟人或者环境发生冲突/冲撞，责任该如何划分?无人车在马路上出现事故，责任又该如何划分?很多问题都有待解决。我们不能因噎废食限制AI发展，唯有AI伦理与法规双管齐下。
AI换脸是人工智能一个有趣的功能，那它是通过什么方法实现的?
AI 可以换脸了？以后别人给你视频你也不能相信了。
最近某个 Reddit 用户将“神奇女侠” 盖尔·加朵（Gal Gadot） 的脸，P到了成人视频上，效果相当不错，而且他使用的是时下火爆的机器学习技术。
这一技术的关键在于，替换的脸要和原视频上的脸表情同步。大致原理是通过算法识别出面部的特定结构——不仅仅是眼睛、鼻子、嘴巴的位置，也包括颧骨、下巴、脸颊的形状，然后按照这些特征点做替换。目前这一技术并没有达到以假乱真的地步。
其实类似的面部替换技术，早就被广泛运用在大片里了。例如半兽人、咕噜、阿凡达，它们都用了动作捕捉（Motion Capture）技术。动作捕捉技术常用于电影工业，游戏产业，比如：《加勒比海盗》中的戴维·琼斯（Davy Jones）小岛秀夫的《死亡搁浅》
严格说，这一技术属于动作捕捉技术的一个小类，叫面部捕捉（face capture）。那些脸上的黄点，是表情变化中的关键点，就像脸的“关节”一样，计算机只需要这些信息就能合成表情。而在面部识别技术中，它被称为面部追踪（face tracking）。
绝大多数商业作品只是用这种技术制作奇幻生物，然而工业光魔公司（Industrial Light Magic）更进一步，在银幕上复活了已经故演员。
恐怖片演员彼得·库欣逝世于1994年。2016年在电影《星球大战外传：侠盗一号》中，技术人员将他拉进现代的巨幕。这位“现代”演员的背后是另外一位演员盖·亨利，技术人员捕捉了盖·亨利的表情，然后合成了数字版的彼得·库欣。虽然两位演员的脸挺相似的，但是技术人员仍旧要处理很多细节问题，比如彼得·库欣发“啊”这个音的时候是不动上嘴唇的。
这一技术引发了不少争论，一些人表示不能接受。虽然电影获得了肖像授权，仍旧有一些伦理问题亟待回答，我们应该在荧幕上复活故去的演员么？
深度学习，另辟蹊径
动作捕捉技术的关键在于识别人的表情，特别是脸上那些关键的位点。而深度学习技术也能满足这一要求，一些研究团队甚至演示了伪造美国前总统小布什，奥巴马，现任总统特朗普，以及俄国总统普金的视频。
深度学习技术和那些专门的影视工业技术相比，得到的结果要粗糙很多，更容易识别出来，然而它也要便宜很多。谷歌、微软、亚马逊这些大公司的软件技术和平台都是公开的，深度学习技术飞速发展，很多论文都在研究者之间共享，而且家用级别的显卡就能处理深度学习算法，不一定要用到云计算和超级计算机等技术。
现在ai换脸技术很火，那么它的本质到底是什么？
AI换脸的本质是把颜值和表情分开
这里说的颜值，就是人的五官形象；而表情，则是五官在不同情绪下的形象，更多的是指五官的动作。
一个人脸上，颜值和表情他们总是一体的，难以分割
然而AI换脸技术的出现，正在告诉我们颜值和表情是可以分离的。
怎么把颜值和表情分离？
在AI换脸出现以前，PS（PhotoShop）其实也可以对图像进行换脸，或者叫PS换脸。
PS换脸其实就是把一张新脸的图像，直接覆盖到图片上的一张脸上
因为是直接覆盖，所以生成的图片时，脸部表情只能跟新脸的表情一样，无法改变。
如果非要改变，而且要改变的自然则非常困难，需要使用复杂的手绘技术进行精准绘制，而且在视频上实现还要考虑多帧的连贯性。
AI换脸技术出现之后，表情改变就变得很容易，而且即使在视频里实现也很容易。
AI换脸技术，只要一张新脸的照片，就可以给视频里的角色换脸。
AI换脸的过程大概可以理解为：人工智能预先分析好视频里面的五官的形状和位置；你提供照片后，人工智能再分析你的五官形状和位置；然后再把你的五官的形状和位置，和视频对比着进行合并。
最终合并出来的效果，表情是原视频里面的表情；五官变成了提供照片上的五官，而且换脸结果在整个视频片段都非常自然。
这个过程生成的视频里，五官来自图片，表情来自视频，五官和表情分离了，也即是颜值和表情分离了。
换句话说，AI变脸的本质，或许就是颜值和表情分离。
那颜值和表情分离到底有什么用？
影视制作的革命性创新：
影视制作里有一个改写了整个影视行业的“分离”，就是图像和声音分离。
影视行业最初都是无声影视，后来有人创新性的把声音和图像进行同步播放，就出现了有声电影。
而声音和图像分离技术一直运用到现在，这样的分离，保证让声音可以独立制作，创造出立体感和现场感更强的声音效果。
而颜值和表情分离，会产生比图像声音分离，更为强烈的影响。
(1)大大增加影视作品的人脸表现力。
例如，以前很难想象人可以从“画”里面走出来，而现在通过AI换脸，只要获取画里面的五官，放到任意的视频里面，就可以制作出画里面人在动的视频。
要知道画里的脸孔极为自由，可以凭我们天马行空，创造出任意我们想要的脸孔，再通过AI换脸，就创造出任何我们想要的活灵活现的角色。
