半年前，一位网友利用换脸技能将饰演94版射雕英雄传黄蓉的朱茵换成了杨幂，瞬间走红网络。
而现在，这款名为“ZAO”的换脸软件，仅须要一张个人照片就可以把你的脸放进各种影视剧中，制造出一个小视频，知足你当主角的欲望。但在欣喜之余，个人隐私问题也需把稳，由于“ZAO”的用户协议中哀求用户赞许“付与‘ZAO’及其关联公司以及‘ZAO’用户环球范围内完备免费、不可撤销、永久、可转授权和可再容许的权利”，这项权利不仅包括对用户上传内容进行部分或全部修正，还包括对用户肖像权的利用及改动。
虽然换脸这类软件极具吸引力，但可能会引发道德和伦理上的问题，这是亟待办理的问题。
换脸基本事理
早在2014年，Ian Goodfellow揭橥了一篇名为“Generative Adversarial Nets”，作者提出了一种新的在对抗过程中天生模型的框架，包括一个捕获数据分布的天生模型G和判别模型D。这个框架可以说奠定了早期的换脸技能的根本，这篇论文也被称为“让AI拥有了想象力”。
论文链接：https://www.aminer.cn/archive/5550415a45ce0a409eb3a87b
作者简介链接：https://gct.aminer.cn/eb/gallery/detail/eb/5b2b534cf883d040b3549b13
大略来说，换脸技能首先须要对人脸进行识别的侦测，读取人脸的表情特色，通过深度学习处理，将得到的人脸信息还原到正面、正常的环境下（视频中人脸进行同样的处理）。之后便是最为关键的人脸更换环节，一样平常通过VEN或GAN的办法进行人脸信息的更换。末了，针对视频的每一帧进行如上操作就可以完成视频换脸。
今年，一篇被称为最强换脸算法的论文“Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models”引起了广泛地关注，作者提出了一种仅仅几张目标人脸图像，就能将视频中其他的人脸换成目标人脸，且效果极其逼真。
作者基于GAN的元学习，在一个大数据集上演习，在测试阶段，仅仅须要几张目标人脸，就能很好的做到域的迁移。这篇论文借鉴了很多风格迁移和GAN网络的思路。包括adaptive instance normalization, spectral normalization, self attention 等。
由于采取对抗学习，以是有两个丢失函数交替演习，分别是：
实验数据
实验结果
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.08233.pdf