除了一键生成明星色情片，“AI 换脸术”的应用场景还有很多

去年，一个名叫“deepfakes”的 Reddit 用户运用人工智能的技术，制作了一段“假”的色情视频，把《神奇女侠》的女主角盖尔·加朵( Cal Gadot )的脸，嫁接到一个成人电影女星的身上，自此这位闷骚的技术宅“一炮而红”。

俗话说树大招风，为了遏止“换脸色情电影”的歪风，雷锋网发现，本周国外有多家社交媒体对此作出了抵制，包括全球最大的色情视频平台Pornhub、Twitter、Reddit 等，它们纷纷站出来，表示将禁止这类视频的出现。

▲左图是盖尔·加朵真人，右图只有脸是盖尔·加朵的

在接受外媒采访时，这位技术宅透露，他是利用开源的 TensorFlow 机器学习工具，制作出了这些小影片，效果嘛，大家感受一下，是不是比你们想象中的还要自然一些？↓↓↓

▲大家不要与高大上的电影后期比，这就是一个技术宅用普通PC，在短时间内做出来的

这项“想看谁演AV就看谁演AV”的技术 Reddit 上火了之后，有人将他公开的的算法加以改造推出软件“FakeApp”，目标是要让所有没有技术背景的人，都可以利用 AI 制作出假电影。根据外媒报道，有网友仅花了五小时，就用 FakeApp 成功将 Jessica Alba 的脸换到AV女优身上。

那么，换脸术在技术上是如何实现的？目前面临哪些争议？有无可能应用到其他场景？看完这篇文章后，或许你对“换脸术”会有些不一样的认知。

换脸术在技术上如何实现？

博客平台“medium”有位作者就描述了把尼古拉斯凯奇的脸，放在川普的头上的过程，最后效果如下↓↓↓

雷锋网发现，实现这个效果分三步：

1.收集凯奇的照片并选择要修改的视频区域。

由于只需换脸，所以第一步就是要识别图片上的脸部，找到要替换的位置，确定方向和大小。如下图，就像照片的像素一样，现在的人脸被分解为很多个像素，你要找出替换的像素区域。

2.使用方向梯度直方图（简称HOG）得到凯奇的脸部特征。

把梯度方向平均划分为多个区间，在每个单元里面对所有像素的梯度方向，在各个方向区间进行直方图统计，得到一个多维的特征向量，每相邻的单元构成一个区间，把一个区间内的特征向量联起来得到多维的特征向量，用区间对样本图像进行扫描，扫描步长为一个单元。最后将所有块的特征串联起来，就得到了人脸的特征。

3.使用特征数据，训练一个自动编码器。

自动编码器是一种神经网络学习工具（深度学习背后的计算系统）。

通过在目标图片上训练模型，以保证即使输入的是一个不同的面孔，模型也会把它转换成原来的面孔。现在可以在目标视频中识别人脸（视频只是一堆图片），然后通过训练模型将川普转换为凯奇。

最后，合并图像，大功告成。