ai臉成果

A. 人工智慧領域主要取得了哪些成果

人工智慧是近年來引起人們很大興趣的一個領域：它的研究目標是用機器，通常為電子儀器、電腦等，盡可能地模擬人的精神活動，並且爭取在這些方面最終改善並超出人的能力；其研究領域及應用范圍十分廣泛、例如，自動定理證明、推理、模式識別、專家知識系統、智能機器人、學習、博彩、自然語言理解等等。
模式識別可能是人工智慧這門學科中最基本也是最重要的一部分。簡單來說，模式識別就是讓電腦能夠認識它周圍的事物，使我們與電腦的交流更加自然與方便。它包括文字識別(讀)、語音識別(聽)、語音合成(說)、自然語言理解與電腦圖形識別。現在的電腦可以說是又聳又啞，而且還是個瞎子，如果模式識別技術能夠得到充分發展並應用於電腦，那我們就能夠很自然地與電腦進行交流，開也不需要記那些英文的命令就可以立接向電腦下命令。這也為智能機器人的研究提供了必要條件，它能使機器人能夠像人一樣與外面的世界進行交流。
在人工智慧的應用當中最有趣的應該就是機器人了其實機器人的范圍很廣，不僅包括各種外型的智能機器人，還包括一些用於工業生產的、用於代替人類勞動的機器人、現在的機器人技術在製造只有某一種功能的機器人方面已經取得了一定的成果、但是要研製一種多功能、人性化的智能機器人，還需要不少時間。到了那時，我們在科幻片中看到的人類與機器人的矛盾不知會不會成為現實。專家系統具有一定的商業特性、它先把某一種行業(譬如醫學、法律等等)的主要知識都輸入到電腦的系統知識庫里，再由設計者根據這些知識之間的特有關系和職業人員的經驗，設計出一個系統，這個系統不僅能夠為使用者提供這個行業知識的查詢、建議等服務，更重要的是作為一個人工智慧系統、必須具有自動推理、學習的能力。專家系統經常應用於各種商業用途，例如企業內部的客戶息系統，決策支持系統，以及我們在世面上可以看見的醫學顧問、法津顧問等軟體。
除此之外，在我們生活中的許多地方都能找到人工智慧的影子。

B. AI換臉是人工智慧一個有趣的功能，那它是通過什麼方法實現的

AI 可以換臉了？以後別人給你視頻你也不能相信了。

最近某個 Reddit 用戶將「神奇女俠」 蓋爾·加朵（Gal Gadot） 的臉，P到了成人視頻上，效果相當不錯，而且他使用的是時下火爆的機器學習技術。

動作捕捉技術的關鍵在於識別人的表情，特別是臉上那些關鍵的位點。而深度學習技術也能滿足這一要求，一些研究團隊甚至演示了偽造美國前總統小布希，奧巴馬，現任總統特朗普，以及俄國總統普金的視頻。

深度學習技術和那些專門的影視工業技術相比，得到的結果要粗糙很多，更容易識別出來，然而它也要便宜很多。谷歌、微軟、亞馬遜這些大公司的軟體技術和平台都是公開的，深度學習技術飛速發展，很多論文都在研究者之間共享，而且家用級別的顯卡就能處理深度學習演算法，不一定要用到雲計算和超級計算機等技術。

C. 為什麼說ai換臉技術是影視界的一場革命

經過一個周末的集中爆發，換臉軟體ZAO的熱度終於有所降溫。它應用的技術並不新鮮，卻讓人臉合成視頻第一次離普通用戶這么近。廣被詬病的用戶協議、合成視頻存在的安全問題使得ZAO深陷輿論漩渦——從爆紅到質疑纏身，只用了不到24小時。

在一位從事計算機視覺研究的業界人士看來，ZAO應用的技術難度並不大：「如果說計算機視覺技術零分是最容易，十分是最難的話，原來你給我一張人臉圖像，我能生成另一張姿勢的圖像，可能那個難度是三分、四分，而合成視頻就是要生成一系列圖片，不再只是一張，難度也就五分、六分，實際上並沒有進階的突破。」

D. AI 換臉是什麼原理

AI換臉實際上是多項技術的一個結晶，它的基礎是Cautoencoder自編碼器，它主要用於圖片的壓縮和降噪等等，人臉識別演算法最經典的搭配是基於LBP特徵的Cascade Classifier。它從輸入中提取特徵，再根據特徵把輸入重新生成出來，以實現壓縮和降噪等功能。

我們將抽象的特徵稱作code特徵碼，從輸入提取特徵碼的過程稱作encode編碼，根據特徵碼得到輸出的過程叫做decode解碼，我們再把實現編碼的結構稱作encoder編碼器，同理也有decoder解碼器，它們的結構並不是一成不變的。

目前我們能看到的絕大多數換臉視頻都是通過，faceswap和DeepFaceLab這兩個項目製作的，它們的流程大同小異，DeepFaceLab是個開源項目。

第一步將視頻逐幀保存成圖片，每個視頻各取兩幀用於示意。

第二步人臉對齊，定位出人臉上的關鍵點，然後根據關鍵點將人臉轉正，第三步人臉分割換臉時只換這一部分就可以了。

第四步訓練換臉模型，用處理好的人臉圖片訓練換臉模型，它生成的就是我們想要的。

第五步合並，調整生成臉的膚色、光照和清晰度等，得到更自然的合並效果，再把處理好的圖片拼接成最終的視頻。

E. 你如何看待ai換臉技術

說實話只要技術不錯，換了臉，別人看不出來別扭，還是個很好的技術。就像現在平面的海報，大多數也都是合成的，只不過這項技術越來越精湛，大家看不出來破綻，反而覺得很漂亮了。

F. AI換臉帶來了哪些弊端

事實上，這項江湖人稱「deepfake」自動換臉的技術出現已經不是一兩天了，這是一項依託於 AI 技術的視頻合成工具。早在 2014 年，deepfake 的雛形 " 生成對抗網路（GAN）" 已經誕生，並在 2016 年孵化出 Face2Face，可以把一個人的面部表情移植到另一個人臉上。

盡管人們對AI換臉的安全隱患頗感擔憂，但這項技術在影視製作行業仍然有相當大的作用。曾經電影《速度與激情 7》遭遇保羅沃克變故後，為了讓他回歸片方用了替身 + 動態捕捉 +CGI 動畫的方式，以保羅的兩位弟弟為替身，最終讓觀眾在大屏幕上重新看到保羅沃克，避免了其突然逝去造成的影片夭折遺憾。此外，AI換臉技術在技術做後期特效階段也能節省較大的人力物力，提高製作效率。

技術的發展像一把雙刃劍，嚴格的監管、合理的使用才能真正讓技術推動社會發展，讓生活更智慧便捷。

G. 現在ai換臉技術很火，那麼它的本質到底是什麼

AI換臉的本質是把顏值和表情分開

這里說的顏值，就是人的五官形象；而表情，則是五官在不同情緒下的形象，更多的是指五官的動作。

一個人臉上，顏值和表情他們總是一體的，難以分割

然而AI換臉技術的出現，正在告訴我們顏值和表情是可以分離的。

最終合並出來的效果，表情是原視頻裡面的表情；五官變成了提供照片上的五官，而且換臉結果在整個視頻片段都非常自然。

這個過程生成的視頻里，五官來自圖片，表情來自視頻，五官和表情分離了，也即是顏值和表情分離了。

換句話說，AI變臉的本質，或許就是顏值和表情分離。

那顏值和表情分離到底有什麼用？

影視製作的革命性創新：

影視製作里有一個改寫了整個影視行業的「分離」，就是圖像和聲音分離。

影視行業最初都是無聲影視，後來有人創新性的把聲音和圖像進行同步播放，就出現了有聲電影。

而聲音和圖像分離技術一直運用到現在，這樣的分離，保證讓聲音可以獨立製作，創造出立體感和現場感更強的聲音效果。

而顏值和表情分離，會產生比圖像聲音分離，更為強烈的影響。

(1)大大增加影視作品的人臉表現力。

例如，以前很難想像人可以從「畫」裡面走出來，而現在通過AI換臉，只要獲取畫裡面的五官，放到任意的視頻裡面，就可以製作出畫裡面人在動的視頻。

要知道畫里的臉孔極為自由，可以憑我們天馬行空，創造出任意我們想要的臉孔，再通過AI換臉，就創造出任何我們想要的活靈活現的角色。

H. 「 AI換臉」能否取代表演

對這個問題的話，我認為是當然不能的.

雖然這個時代的科技在不斷的進步，同時也涌現了非常多的新科技新發展，但是在涉及人這樣的一個感情動物的方面，現在的科技往往還沒有達到我們所預想的那個階段。就好像題目中所提到的“AI換臉”這樣的一個事情，這個事情的話，想必大家可能都有所耳聞，就是利用AI技術將一個人的臉換成另外一個人的，這個技術在很多的時候都可以有著非常好的應用，但是如果想用它來取代表演的話，我認為還有很長的一段路要走。

I. ai人臉教程

原創/自譯教程：另類矢量插畫(翻譯文章)http://www.zcool.com.cn/article/ZMjI5MTI=.html

使用鋼筆工具，繪制一個三角形---

J. ai換臉視頻換臉一共有多少個

ai換臉視頻換臉目前具體數據沒有顯示出來，但是現在ai換臉技術很發達。