ZAO换脸App刷屏，其中的肖像“完全授权”条款你知道吗( 四 )
总体上，‘Deepfakes’换脸主要分为以下过程：
人脸定位
人脸转换
图像拼接
其中人脸定位已经非常成熟了，一般定位算法可以生成人脸的特征点，例如左右眉毛、鼻子、嘴和下巴等等。人脸转换也就是采用 GAN 或 VAE 等生成模型，它的目标是生成拥有 A 表情的 B 脸。最后的图像拼接则是将人脸融合原图的背景，从而达到只改变人脸的效果。
当然，如果生成 ZAO 这种小视频，那么还需要一帧帧地处理图像，然后再将处理后的结果重新拼接成小视频。
人脸定位
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人脸定位也就是抽取原人脸的表情特征，这些特征点大致描述了人脸的器官分布。我们可以直接通过 dlib 和 OpenCV 等主流的工具包直接抽取，但它们一般采用了经典的 HOG 的脸部标记算法。这种算法根据像素亮度差确定一些‘箭头’，从而找到人脸显著的特征点。
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如上是一些人脸特征点，如果我们像换脸的表情更加真实和准确，那么也可以使用目前主流的人脸识别算法，它利用卷及网络能生成更完美的特征点。但是这类深度模型需要更大的算力，尤其是在处理高分辨率图像时。
人脸转换
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后面就是‘Deepfake’应用最核心的部分了：换脸。一般我们可以通过 VAE 或 GAN 两种方式实现，这里主要介绍一下它们的思路。
首先对于变分自编码器（VAE），我们知道它希望通过无监督的方式将人脸图像压缩到短向量，再由短向量恢复到人脸图像。这样短向量就包含了人脸图像的主要信息，例如该向量的元素可能表示人脸肤色、眉毛位置、眼睛大小等等。
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