初始阶段，前辈的深度学习算法担当了关键角色，它能够在视频影像中快速而精确地定位人脸，并从最奇妙的层面开始剖析处理，如眼睛的形态构造、鼻部的立体轮廓、嘴唇的细微动作等标志性面部特色都能够被系统逐一分辨和提取出来。接着，系统会将这些提取的特色信息与预设的目标人脸图像进行精心匹配和无缝领悟，形成一种险些可以乱真的虚拟现实效果，使得更换后的人脸画面能够完美融入原有的视频场景之中，不蝉联何痕迹。
其余，这种技能还独具实时捕捉和重现面部表情变革的功能。当技能职员在摄像机前展示各式各样的表情动作时，那些被导入到系统中的静态照片上的人物面部也将同步呈现出相应的变革，此征象的实现得益于面部追踪技能的精准把握以及对面部特色点随韶光连续变革的风雅仿照技能。
对付更加高等的运用处景，比如在视频实时通话中利用AI驱动的换脸技能，除了基本的单张照片换脸演示之外，还须要建立在大量、多样化的真人面部照片数据库根本上，通过深度学习模型的强化演习来确保在实时互动互换时，无论是头部的眇小迁徙改变，还是表情的奇妙变幻，都能做到实时准确地切换和呈现逼真的人脸动态。与此同时，为了达到音画同等的高仿真效果，声音的真实还原同样不可或缺，这须要预先采集目标人物的语音样本，并通过专门设计的算法进行演习，终极实现声音与视觉形象的高度契合。
薛聪慧教授特殊强调，只管AI换脸技能在仿照真实度方面展现出前所未有的实力，但是，若有人试取利用此类技能策划履行高度精确的敲诈行为，例如利用点对点视频通话进行诱骗，那么他们将会面临极大的寻衅和高昂的投入需求。这一点得到了中国打算机学会安全专业委员会数字经济与安全事情组成员方宇的认可，他指出，要想将换脸和声音合成技能运用于实时敲诈场景，势必要构建一套强有力、稳定可靠的技能支持体系，个中包含但不限于大规模的数据采集项目、专业的算法研究团队、永劫光的研发周期以及巨额的打算资源投资。因此，只管AI换脸技能的仿真效果令人惊叹不已，但倘若意图将其用于不法之途，追求那种足以迷惑大众的极度仿真效果，则实际运作中将不得不直面诸多难关和背后无法计算的本钱压力。
