ZAO换脸App刷屏，其中的肖像“完全授权”条款你知道吗( 五 ) 你的朋友圈被

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　　所以如果我们用某个编码器学习所有人，那么它就能学习到人脸的共性；如果再用某个解码器学习特定的某个人，那么就能学习到他的特性。简单而言，当我们用通用编码器编码人脸 A，再使用特定解码器 B 解码隐藏向量，那么就能生成出拥有 A 的人脸表情，但却是 B 人脸的图像。

　　这就是 VAE 的解决方案，对于 GAN 来说，它会利用抽取的人脸特征点，然后根据生成器生成对应的目标人脸图像。这时候，编码器同样也会将真实的目标人脸编码，并和生成的目标人脸混合在一起。因此，如果判别器不能区分根据某人特征点生成的人脸和真实人脸有什么区别，那么生成的人脸就非常真实了。

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　　如上所示为论文 Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models 的解决方案，它只需要几张目标人脸图，就能根据原人脸的特征点生成极其逼真的效果。

　　如何识别和应对‘Deepfakes’照片或视频？

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　　知道了如何制作换脸视频，我们还要掌握一些识别换脸视频的技术，因为这些换脸技术给大众带来欢乐的同时，也在被不少人滥用。这种滥用不仅给公众人物造成了困扰，甚至还威胁到了普通大众。

　　如前段时间火爆网络的 DeepDude 应用软件，这款 APP 仅输入一张女性照片，即可借助神经网络自动‘脱掉’女性的衣服，从而展现其裸体。这款侵犯女性隐私的 APP 在上线仅数小时后即宣告下架。

　　虽然这些换脸 APP 会因人们的抵制或其他原因而强制下架，但类似的 APP 还会出现，网络上也依然会充斥着真假难辨的照片或视频。所以，从技术层面来看，我们需要一些方法来帮助识别这些 Deepfake 照片或视频。

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