机器学习笔记 DeepFakes和换脸技术简述

news2025/1/15 20:52:53

一、简述

        人脸检测一直是 2000 年代初的主要研究课题。差不多二十年后,这个问题基本上得到了解决,并且人脸检测在大多数编程语言中都可以作为库使用。甚至换脸技术也不是什么新鲜事,并且已经存在了好些年了。

        早在2016年左右就有基于OpenCV进行面部交换的方式了,主要是基于面部标志检测、Delaunay 三角测量、面部变形和无缝克隆的等过程来实现。基于OpenCV对Ted Cruz的面部进行变形和颜色校正以适合唐纳德·特朗普(如下)。

         如果应用得当,这种技术在交换面孔方面会出奇地好。但它有一个主要缺点:它只适用于预先存在的图片。例如,它无法改变唐纳德·特朗普的脸以匹配特德·克鲁兹的表情。

        2017 年底,Reddit 上出现了一种新的换脸方法。这种突破依赖于神经网络,这些模型大致受真实大脑处理信息方式的启发。这种新颖的技术可以生成所谓的“深度换脸”,它实际上会改变一个人的脸部以模仿其他人的特征,同时保留原始的面部表情。

        如果使用得当,这种技术可以以极低的成本创建逼真的视频。

二、创建 Deepfakes

        使用机器学习和深度神经网络交换面部流行的应用程序

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