文/ 智能相對論

作者/ 離離

上周,Avatarify的爆火與下架再次將AI換臉技術(shù)帶上風(fēng)口浪尖。其實(shí),這項(xiàng)技術(shù)早已出現(xiàn),人們也不是第一次為AI換臉相關(guān)應(yīng)用如此瘋狂。

像是前陣子最流行的自拍模式——“迪士尼公主臉”和“二次元漫畫臉”,就是利用AI生成的。

去年,騰訊光影研究室在QQ小世界、微視App、微博等社交平臺(tái)上推出的“王者臉”、“童話臉”等各類AI特效應(yīng)用。便結(jié)合了生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN算法與3D卡通風(fēng)格、游戲人物風(fēng)格,可以將照片和直播視頻中的人物立刻變成游戲角色、真人“芭比”或“在逃公主”。

百度的AI平臺(tái)也基于生成對抗網(wǎng)絡(luò),結(jié)合人臉檢測、頭發(fā)分割、人像分割等技術(shù),推出人像動(dòng)漫化服務(wù)�，F(xiàn)已和B612咔嘰美顏相機(jī)合作,為用戶提供量身定做的二次元漫畫頭像定制。不少主播和網(wǎng)紅都曾在直播中使用這類特效,運(yùn)用這類貼紙來自拍,也作為一種新的“打碼”方式形成潮流。

AI換臉熱

AI換臉的興起可追溯至2016年,德國研究團(tuán)隊(duì)研發(fā)出一款名為Face2Face的應(yīng)用,可實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的面部圖像轉(zhuǎn)換。2017年,一位名為Deepfake的用戶利用AI換臉技術(shù)將“神力女超人”Gal Gadot的臉“嫁接”到成人影片的角色上,引起軒然大波。代碼開源后,這個(gè)被統(tǒng)稱為DeepFake的技術(shù)開始流行。

國內(nèi)的“AI換臉熱”則是從2019年Bilibili上出現(xiàn)的一段將94年版《射雕英雄傳》中朱茵飾演的黃蓉?fù)Q成楊冪的視頻開始,當(dāng)時(shí)微博話題#將朱茵的黃蓉?fù)Q成楊冪的臉#閱讀量過億。雖然這段影片因侵犯肖像權(quán)而下架,卻無法阻擋AI換臉的熱潮。

2019年八月底,陌陌公司推出了主打AI換臉視頻制作的ZAO。這款應(yīng)用支持用戶將自己的臉“移植”到明星demo身上,上線后便迅速成為蘋果App Store免費(fèi)應(yīng)用排行榜的第一名。

然而好景不常,上線不到一周,ZAO的運(yùn)營方就因?yàn)橛脩綦[私協(xié)議不規(guī)范,存在數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)等網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全問題引發(fā)各界質(zhì)疑,并被工信部約談,該應(yīng)用也遭到下架。

最近,類似的故事再度上演。

上周,以“Ma-i-a hi～Ma-i-a hu～Ma-i-a ho～Ma-i-a ha-ha……”這段歡快、洗腦的旋律為背景音樂的短視頻在各大社交媒體上瘋狂刷屏。

網(wǎng)上流行的影片中,做出夸張表情、搖頭晃腦的有馬斯克、扎克伯格、巴菲特、馬云、馬化騰等商界大佬;陳奕迅、甄子丹、吳京、蔡卓妍、寧靜等一眾明星;甚至還包含蒙娜麗莎、貓貓狗狗等畫中人物及小動(dòng)物。

制作出這款魔性特效,并讓這首2003年在羅馬尼亞發(fā)行的暢銷老歌《Dragostea Din Tei》再次傳遍世界的,是一款名為Avatarify的AI變臉軟件。

Avatarify起初是俄羅斯程序員Ali Aliev為了捉弄一起開視頻會(huì)議的同事而研發(fā)的玩笑之作。這款應(yīng)用能將別人的照片“嫁接”到自己的臉上,還能藉由將靜止的人臉套入視頻demo,操縱照片中人物的表情,讓他們“動(dòng)起來”,并生成短影片。

去年7月,Avatarify正式登上蘋果App Store。今年二月中旬,這款A(yù)pp在中國區(qū)的排名突然上升,并于二月二十五日超越微信、微博、抖音,成為IOS應(yīng)用商店免費(fèi)App下載排行榜第一名,且持續(xù)多天“霸榜”。

「智能相對論」看到,截至目前,應(yīng)用這款A(yù)pp制作的特效在抖音話題#螞蟻呀嘿#中的視頻播放量超過27．8億次;微博的相關(guān)話題#螞蟻呀嘿視頻大賽#也達(dá)到4500萬閱讀量。作為Avatarify視頻制作輔助工具的“剪映”和“騰訊加速器”也隨著Avatarify的爆紅水漲船高,下載量也迅速攀升,在應(yīng)用排行榜上名列前茅。

經(jīng)歷了七天的爆紅后,現(xiàn)在,Avatarify已在App Store中國區(qū)遭到下架,官方并未說明下架原因。

即便ZAO和Avatarify曇花一現(xiàn)、DeepFake遭到美國國會(huì)限制,人類對“換臉”技術(shù)的熱忱仍持續(xù)上漲。畢竟,這類充滿話題的視頻所引起的“病毒式”傳播效應(yīng),對依附流量的影視創(chuàng)作、電商購物、短視頻社交產(chǎn)業(yè)而言,是絕佳的引流渠道。近年來,AI對“臉”的改造依然主要應(yīng)用在社交娛樂場景。隨著相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,各式各樣的換臉、造臉App和服務(wù)也層出不窮。

據(jù)「智能相對論」觀察,現(xiàn)有的AI換臉相關(guān)應(yīng)用大致可分為三類:第一類是向騰訊“童話臉”、百度“人像漫畫化”等商業(yè)應(yīng)用較為成熟的人臉“虛擬化”,即通過人臉識(shí)別、圖像生成技術(shù),用戶的臉變成客制化的卡通動(dòng)漫形象。

由于“卡通化”的形象娛樂性強(qiáng),與真人差異較大、易于分辨,因此這類技術(shù)的爭議較小。大廠們面向B端出售這類技術(shù)服務(wù),形成了按照使用量或不同功能付費(fèi)的、較為成熟的商業(yè)模式。

第二類則是像Avatarify一樣,在人像臉上做出“幾可亂真”的表情與面部置換。 一般通過免費(fèi)增值服務(wù)模式收費(fèi),或是作為引流手段吸引客群,引導(dǎo)用戶為其他功能付費(fèi)。

例如由在線家譜公司MyHeritage開發(fā)的Deep Nostalgia(深度懷舊),便是一款具有“生成動(dòng)態(tài)表情”功能的AI應(yīng)用。這項(xiàng)服務(wù)能將靜態(tài)的舊照片制作成幾秒的小視頻,利用科技讓用戶觀看逝者栩栩如生的表情,希望能借此慰藉用戶對親人的思念之情。

想要讓靜止的照片動(dòng)起來,需要先使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN對低頻圖像進(jìn)行降噪、重建,補(bǔ)全圖像中有關(guān)高頻細(xì)節(jié)的內(nèi)容,提高圖片的分辨率,使之變得清晰。現(xiàn)在的照片修復(fù)技術(shù)也是利用這類深度生成算法還原圖像細(xì)節(jié),甚至連馬賽克的部份都能還原。

接下來,使用動(dòng)作遷移算法,利用訓(xùn)練過的AI模型實(shí)時(shí)提取視頻人物中的關(guān)鍵點(diǎn),并為照片中的人臉標(biāo)記上相應(yīng)的關(guān)鍵點(diǎn),再將二者對應(yīng),便能做到讓另一段影片中的人物動(dòng)作遷移到照片中的人物上。

現(xiàn)在,MyHeritage公司的AI模塊已能在Twitter上使用,作為營銷手段引發(fā)Twitter用戶跟風(fēng)懷舊。騰訊微視也曾上線“老照片竟然可以動(dòng)起來”的功能,通過上傳照片,就能基于照片內(nèi)容制作出一段動(dòng)態(tài)影像,有如《哈利波特》中的魔法照片。

Bilibili和Youtube上也曾經(jīng)出現(xiàn)利用AI技術(shù)讓杜甫、朱元璋、徐悲鴻、林黛玉、戴珍珠耳環(huán)的少女、蒙娜麗莎、維納斯等一系列畫作中的人像“動(dòng)起來”的視頻與教程。國內(nèi)也有up主利用百度飛槳的開源項(xiàng)目PaddleGAN和 DFDNet讓黑白人物照片“恢復(fù)色彩”并作出動(dòng)態(tài)面部表情。

載舟亦能覆舟的DeepFake

無論是Avatarify、Deep Nostalgia還是ZAO,這些AI換臉應(yīng)用惹人爭議的原因皆是由于DeepFake技術(shù)的以假亂真與面部識(shí)別帶來的個(gè)人隱私泄露及濫用。

自2014年生成式對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)出現(xiàn)至今,電腦圖像和影片合成技術(shù)不斷取得驚人效果。雖說技術(shù)是中立的,但從2017年Reddit用戶使用此技術(shù)來偽造神力女超人的色情影片開始,Deepfake造假逐漸滲透到政治、娛樂、傳媒等多個(gè)領(lǐng)域,甚至還對美國總統(tǒng)大選造成威脅。

據(jù)安全分析公司Sensity調(diào)查顯示,2018年12月以來,Deepfake偽造品數(shù)量逐年增長,約半年就增長一倍。截至2020年6月,造假影片多達(dá)49,081個(gè),同比增長330%以上。其中,以色情影片占比最高,目標(biāo)對象大多來自影視娛樂業(yè)、政治界與商業(yè)界。

去年,一名馬來西亞政治家因?yàn)橐欢紊嫦訌氖峦�性戀活�?dòng)的影片而被判入獄,但后來證實(shí)影片為Deepfake偽造。雖然以這項(xiàng)技術(shù)為基礎(chǔ)制作的搞笑影片曾帶來一些歡樂,但就目前使用結(jié)果而言,Deepfake技術(shù)對人們的影響似乎是弊大于利。

因此,Facebook、Google、微軟等互聯(lián)網(wǎng)巨頭開始致力于開發(fā)與Deepfake抗衡的檢測技術(shù)。Facebook釋出有史以來最大的Deepfake數(shù)據(jù)庫,甚至舉辦了Deepfake偵測競賽(Deepfake Detection Challenge)。AI換臉相關(guān)的第三類應(yīng)用——“假臉甄別”產(chǎn)品與API就此誕生。

由于肉眼已難以分辨較為成熟的Deepfake造假影片,要破解AI換臉技術(shù)還得依靠AI。已有的方法如檢測影片目標(biāo)的心跳、血液流動(dòng)等生物學(xué)信號(hào),藉由分析該信號(hào)的殘差來確定真假,目前該方法的準(zhǔn)確率已達(dá)到97．29%,同時(shí)還可以檢測背后所用的Deepfake模型。

國內(nèi)大廠也紛紛推出此類應(yīng)用,如百度大腦AI開放平臺(tái)推出的“人臉檢測”、“H5視頻活體檢測”、“在線活體檢測”API,具備人臉合成圖鑒別能力�；�于深度學(xué)習(xí)算法,可識(shí)別摩爾紋、成像畸形等圖像特征,防止靜態(tài)圖片、屏幕或視頻翻拍等作弊攻擊,提升業(yè)務(wù)安全性。目前此功能已廣泛應(yīng)用于房產(chǎn)交易身份認(rèn)證;保險(xiǎn)投保、核保及理賠輔助核驗(yàn);運(yùn)營商實(shí)名制開卡,汽車租賃等各種業(yè)務(wù)。

阿里安全圖靈實(shí)驗(yàn)室也為此打造了基于多實(shí)例學(xué)習(xí)的檢測算法Sharp-MIL(S-MIL),只需視頻級別的標(biāo)注,就能對deepfake作品進(jìn)行檢測。

騰訊云AI視覺則推出AntiFakes假臉甄別技術(shù),基于圖像算法和視覺AI,可對圖片或視頻中的人臉真?zhèn)芜M(jìn)行檢測分析,鑒別圖片中的人臉是否為AI換臉?biāo)惴�、App所生成的假臉,最終對圖像或視頻的風(fēng)險(xiǎn)等級進(jìn)行評估。

情緒辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)(Emotion Recognition Network)也是測定方法之一,透過檢測臉部情緒是否與場景上下文或音訊內(nèi)容相匹配,來確定影片真?zhèn)�。其他還有對比人臉區(qū)域與背景區(qū)域,尋找微小差異以辨別真假的背景差異檢測;以及將假臉重新混入目標(biāo)圖像或影片,以從中尋找邊界的人臉X 射線(Face X-ray)檢測。經(jīng)過FaceForensics數(shù)據(jù)集上測試,人臉X 射線的精準(zhǔn)度可達(dá)99% 以上。

雖然基于Deepfake的AI換臉技術(shù)可制造巨大流量,能作為不錯(cuò)的營銷手段。在發(fā)展出相應(yīng)的監(jiān)管制度之前,這類無法確保用戶隱私數(shù)據(jù)安全的應(yīng)用仍無法逃離下架的命運(yùn),反而為Deepfake防治軟件帶來許多商機(jī)。除了上述產(chǎn)品,還有Sensity、Deepware,以及微軟Video Authenticator等商業(yè)用的應(yīng)用程序編程接口。

AI換臉技術(shù)可說是打開了潘多拉的魔盒,在為一些人帶來消遣的同時(shí),也成為不法之徒傷害他人的工具。如何妥善運(yùn)用這把雙面刃,在娛樂消遣和隱私安全中取得平衡,是人類在科技發(fā)展過程中必須面對的問題。

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