ai脸成果

A. 人工智能领域主要取得了哪些成果

人工智能是近年来引起人们很大兴趣的一个领域：它的研究目标是用机器，通常为电子仪器、电脑等，尽可能地模拟人的精神活动，并且争取在这些方面最终改善并超出人的能力；其研究领域及应用范围十分广泛、例如，自动定理证明、推理、模式识别、专家知识系统、智能机器人、学习、博彩、自然语言理解等等。
模式识别可能是人工智能这门学科中最基本也是最重要的一部分。简单来说，模式识别就是让电脑能够认识它周围的事物，使我们与电脑的交流更加自然与方便。它包括文字识别(读)、语音识别(听)、语音合成(说)、自然语言理解与电脑图形识别。现在的电脑可以说是又耸又哑，而且还是个瞎子，如果模式识别技术能够得到充分发展并应用于电脑，那我们就能够很自然地与电脑进行交流，开也不需要记那些英文的命令就可以立接向电脑下命令。这也为智能机器人的研究提供了必要条件，它能使机器人能够像人一样与外面的世界进行交流。
在人工智能的应用当中最有趣的应该就是机器人了其实机器人的范围很广，不仅包括各种外型的智能机器人，还包括一些用于工业生产的、用于代替人类劳动的机器人、现在的机器人技术在制造只有某一种功能的机器人方面已经取得了一定的成果、但是要研制一种多功能、人性化的智能机器人，还需要不少时间。到了那时，我们在科幻片中看到的人类与机器人的矛盾不知会不会成为现实。专家系统具有一定的商业特性、它先把某一种行业(譬如医学、法律等等)的主要知识都输入到电脑的系统知识库里，再由设计者根据这些知识之间的特有关系和职业人员的经验，设计出一个系统，这个系统不仅能够为使用者提供这个行业知识的查询、建议等服务，更重要的是作为一个人工智能系统、必须具有自动推理、学习的能力。专家系统经常应用于各种商业用途，例如企业内部的客户息系统，决策支持系统，以及我们在世面上可以看见的医学顾问、法津顾问等软件。
除此之外，在我们生活中的许多地方都能找到人工智能的影子。

B. 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。

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。

C. 为什么说ai换脸技术是影视界的一场革命

经过一个周末的集中爆发，换脸软件ZAO的热度终于有所降温。它应用的技术并不新鲜，却让人脸合成视频第一次离普通用户这么近。广被诟病的用户协议、合成视频存在的安全问题使得ZAO深陷舆论漩涡——从爆红到质疑缠身，只用了不到24小时。

在一位从事计算机视觉研究的业界人士看来，ZAO应用的技术难度并不大：“如果说计算机视觉技术零分是最容易，十分是最难的话，原来你给我一张人脸图像，我能生成另一张姿势的图像，可能那个难度是三分、四分，而合成视频就是要生成一系列图片，不再只是一张，难度也就五分、六分，实际上并没有进阶的突破。”

D. AI 换脸是什么原理

AI换脸实际上是多项技术的一个结晶，它的基础是Cautoencoder自编码器，它主要用于图片的压缩和降噪等等，人脸识别算法最经典的搭配是基于LBP特征的Cascade Classifier。它从输入中提取特征，再根据特征把输入重新生成出来，以实现压缩和降噪等功能。

我们将抽象的特征称作code特征码，从输入提取特征码的过程称作encode编码，根据特征码得到输出的过程叫做decode解码，我们再把实现编码的结构称作encoder编码器，同理也有decoder解码器，它们的结构并不是一成不变的。

目前我们能看到的绝大多数换脸视频都是通过，faceswap和DeepFaceLab这两个项目制作的，它们的流程大同小异，DeepFaceLab是个开源项目。

第一步将视频逐帧保存成图片，每个视频各取两帧用于示意。

第二步人脸对齐，定位出人脸上的关键点，然后根据关键点将人脸转正，第三步人脸分割换脸时只换这一部分就可以了。

第四步训练换脸模型，用处理好的人脸图片训练换脸模型，它生成的就是我们想要的。

第五步合并，调整生成脸的肤色、光照和清晰度等，得到更自然的合并效果，再把处理好的图片拼接成最终的视频。

E. 你如何看待ai换脸技术

说实话只要技术不错，换了脸，别人看不出来别扭，还是个很好的技术。就像现在平面的海报，大多数也都是合成的，只不过这项技术越来越精湛，大家看不出来破绽，反而觉得很漂亮了。

F. AI换脸带来了哪些弊端

事实上，这项江湖人称“deepfake”自动换脸的技术出现已经不是一两天了，这是一项依托于 AI 技术的视频合成工具。早在 2014 年，deepfake 的雏形 " 生成对抗网络（GAN）" 已经诞生，并在 2016 年孵化出 Face2Face，可以把一个人的面部表情移植到另一个人脸上。

尽管人们对AI换脸的安全隐患颇感担忧，但这项技术在影视制作行业仍然有相当大的作用。曾经电影《速度与激情 7》遭遇保罗沃克变故后，为了让他回归片方用了替身 + 动态捕捉 +CGI 动画的方式，以保罗的两位弟弟为替身，最终让观众在大屏幕上重新看到保罗沃克，避免了其突然逝去造成的影片夭折遗憾。此外，AI换脸技术在技术做后期特效阶段也能节省较大的人力物力，提高制作效率。

技术的发展像一把双刃剑，严格的监管、合理的使用才能真正让技术推动社会发展，让生活更智慧便捷。

G. 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。

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。

H. “ AI换脸”能否取代表演

对这个问题的话，我认为是当然不能的.

虽然这个时代的科技在不断的进步，同时也涌现了非常多的新科技新发展，但是在涉及人这样的一个感情动物的方面，现在的科技往往还没有达到我们所预想的那个阶段。就好像题目中所提到的“AI换脸”这样的一个事情，这个事情的话，想必大家可能都有所耳闻，就是利用AI技术将一个人的脸换成另外一个人的，这个技术在很多的时候都可以有着非常好的应用，但是如果想用它来取代表演的话，我认为还有很长的一段路要走。

I. ai人脸教程

原创/自译教程：另类矢量插画(翻译文章)http://www.zcool.com.cn/article/ZMjI5MTI=.html

使用钢笔工具，绘制一个三角形---

J. ai换脸视频换脸一共有多少个

ai换脸视频换脸目前具体数据没有显示出来，但是现在ai换脸技术很发达。