最近玄幻网剧《三千鸦杀》AI 换脸的五毛殊效吸引了一波吃瓜群众。经由 AI 换脸处理后的剧中角色——面部扭曲、表情生硬、脖子和头颜色完备分离。曾经红遍大江南北的「AI 换脸」为何在该剧中表现得如此不如人意。
撰文 | 力琴、徐丹
编辑 | 四月
2017 年,AI 换脸技能「DeepFakes」在国外兴起,通过一款大略的教程,即便是技能小白也能将明星或熟习人的脸更换到影视作品中。
2019 年,B 站 up 主「换脸哥」将《射雕英雄传》中朱茵的脸更换成杨幂,ZAO App Store 一夜之间刷爆朋友圈,换脸潮流蔓至海内,与之相对应的黑产也快速成长,各种兜售换脸情色视频和软件教程层出不穷,越来越多的人开始抵制 AI 换脸。
《三千鸦杀》的播出,意味着 AI 换脸技能首次在正统的影视作品中落地,带来实实在在的商业代价。但首次落地效果并不尽如人意,被吐槽效果像胆怯片。
AI 换脸究竟是如何运作的?已经日趋成熟的技能为何利用在电视剧中还是如此青涩?争议与期待并行,AI 换脸未来会走向何方?
一 AI 换脸影视「首秀」,效果惊悚惹争议
网剧《三千鸦杀》播出后,比剧更快火起来的是剧中「青青」角色的 AI 换脸。原来饰演者刘露的脸被换成了另一名演员张鼎鼎。
左为原剧饰演者刘露,右为 AI 换脸工具张鼎鼎
换脸技能并非新事物,早在 2017 年,国外就已经有人将明星的脸换到成人电影女主角中,这种技能称为「DeepFakes」,2019 年,杨幂版《射雕英雄传》和 ZAO 软件的涌现让换脸技能流传到了海内。
但是,上述的换脸技能依然局限在用户自娱自乐的范围,视频也只在自媒体平台传播,而《三千鸦杀》中的换脸是该技能第一次真正被用在影视行业中。
原饰演青青一角的是演员刘露,2019 年 9 月 18 日,微博爆出刘露在行李过安检时携带的易燃易爆喷雾被扣,但她却趁安检职员不把稳,执意携带喷雾入站;事后还与现场事情职员产生激烈争执;终极刘露因阻碍铁路司法职员实行公务,扰乱公共场所秩序被铁路警方行政拘留 5 日。
随后,芒果 TV 发出解约声明,刘露被雪藏封杀。
有了行政拘留的案底记录,也就意味着她登上了「劣迹艺人」名单,为新剧免受打压等牵连影响,这次出品方用上了 AI,将刘露的脸换成了另一名演员。
但 AI 换脸技能在影视行业的「首秀」却并不能令人满意,乃至有些惊悚,换脸过后的青青面部扭曲、表情生硬、脖子和头颜色完备分离。
网剧《三千鸦杀》中的 AI 换脸动图呈现
替代者的五官正脸照违和感浓厚,侧脸看起来就更加吓人。在演员侧身转过去时,五官却脱节依然勾留在正脸位置,暴露得最为明显的地方便是嘴巴。
该剧中的青青只是一个小角色,原来不会引人把稳,但拙劣的换脸技能让这个角色迅速出圈,该剧目前在豆瓣评分只有 6.1,热评第一就表示,「是 AI 换脸吸引了我」,还有不少网友说,换脸之后的角色让人「有胆怯片的觉得」。
二 AI换脸术运用已久, 利用隐私牟利成黑产
换脸术运用在影视素材中已经不是新鲜事物。
它可以追溯到 2017 年,国外一个名为「DeepFakes」的用户在 Reddit 上发布了一个「假视频」,利用深度学习和 AI 新技能,将盖尔·加朵的脸换到了成人电影上。
盖尔·加朵被换脸到成人影片
制作职员时国外的一名程序员,他在网上炮制了无数明星换脸的小视频。并且都免费发布了自己的成果和换脸视频教程。
按照教程,制作一个明星换脸视频非常大略。只须要在网上网络这个明星足够多的面部角度的图片和视频,把它们和你自己的小视频交给人工智能做深度学习,人工智能就可以根据视频里人物的面部轮廓、表情、嘴型等等自动把明星的脸更换上去。
纵然只是一个新人也能在几个小时内做出一部换脸视频,并且越多人利用教程,人工智能换脸的精准度就越高。
之后人们为了纪念他的贡献,也用他的名字命名了 AI 换脸技能,称之为「DeepFakes」。
但换脸风波并没有就此而止,两年后还风靡到了海内。2019 年年初,B 站 UP 主「换脸哥」将一段 94 版射雕英雄传视频中的朱茵的脸换成了杨幂,迅速在网上发酵并引起了轩然大波,B 站视频截止删除前点击量超出 20 万,微博话题阅读量 1.3 亿。让 AI 换脸技能在海内真正火了起来。
目前该视频已下架,看从流传出的动图看,全体片段毫无违和感,角色面部表情极其自然,如果事先不被奉告,完备看不出来这是换脸视频。
除了杨幂版 AI 换脸,还有网友利用 AI 技能将某平台女主播瞬间变成刘亦菲、杨幂、范冰冰等形象。
随后,换脸技能软件 ZAO 也在海内兴起,用户只须要在 App 中上传一张照片,就能将自己的脸更换成视频中「谢尔顿」、「周润发」、「白展堂」等人的脸,险些可以以假乱真。
在 AI 换脸刚刚涌现的时候,更多的是给某个电视剧或者电影的主角脸换本钱身喜好的明星或者自己想看的人的脸,但随着 AI 换脸技能的不断发展,技能门槛降落,许多电脑小白也能在短期内学会如何进行 AI 换脸。
门槛降落带来的也便是鱼龙殽杂,许多人看到了「商机」,对情色片进行换脸并打包售卖,逐渐形成了 AI 黑产。据《智东西》 2019 年调查,在海内,AI 换脸俨然已经形成了一个黑产家当链,上游供应软件及技能、中游供应视频、照片定制、下贱售卖成品视频,也有的商家做百口当链的买卖。
贴吧、QQ 群等地方均有干系产品售卖,包括成品情色视频、售卖定制视频和售卖软件及教程等,成品情色视频价格从 2 元 1 部到 30 元 46 部、100 元 150 部和 100 元 200 部不等,一样平常都是打包售卖,视频以海内一、二线女明星为主。
除了陵犯名人隐私和助长虚假情色信息泛滥外,换脸技能对每个利用的人都有侵权隐患。在 ZAO App 中,用户无法利用名人肖像,只能上传自己照片换脸,而且在软件隐私协议中,用户照片的利用权已经移交给了软件。
其余,据《新京报》剖析,换脸技能还有可能会导致诱骗,不法分子可以利用某个人照片假装其被绑架,向父母索要钱财。
以是,从这一技能出身起,针对他的争媾和限定就从未停滞过。Deep Fakes 视频发出往后的好几个星期,网络上不断有人揭橥文章和宣布,鞭笞这一换脸技能。该技能会给很多无辜明净的人(像那些无端涌如今成人电影中的艺人)造成困扰;「假视频」会加剧虚假新闻的分布,进而将大大破坏视频作为证据的可信度。斯嘉丽约翰逊等受害明星也在发声,称这种技能已经危害了自身肖像权。
去年,Facebook 还联合微软、麻省理工大学等业界和学界的伙伴共同置办「Deepfake 检测寻衅赛」(DFDC),旨在找到一款能检测视频是否被换过脸的工具,并且它能被每个人便捷操作。
在我国,2019 年 5 月尾,国家网信办会同有关部门发布《数据安全管理办法(搜聚见地稿)》,个中哀求,网络运营者利用大数据、人工智能等技能自动合成新闻、博文、帖子、评论等信息,应以明显办法标明「合成」字样;不得以谋取利益或危害他人利益为目的自动合成信息。
三 「以假乱真」的换脸技能究竟如何运作?
技能本身并无好坏之分,关键在于我们如何利用,就影视行业而言,AI 换脸是有一定助力浸染的,《三千鸦杀》本该当是这一技能精确利用的例子,但比较用户低廉甜头的「完美无缺」的视频,为什么《三千鸦杀》呈现出来的结果非常粗糙?
Al 换脸顾名思义便是在图像或视频中把一张脸更换成另一张脸。首先须要做的便是数据准备,也便是网络原始人脸的图像和目标人脸的图像。其次还须要捕捉不同的脸部姿态、角度、表情以及光照的脸部图像,须要进行专门的数据处理,以达到「以假乱真」的效果。末了,打算机系统须要对人脸表情变革的关键点进行面部捕捉,比如眼睛、鼻子、下巴、颧骨、脸颊等,进而依照这些特色点进行脸部更换。
目前用户低廉甜头的换脸视频紧张是用 DeepFakes、Face2Face 和 CycleGAN 技能。
DeepFakes 利用的紧张过程包括,人脸定位、人脸转换、图像拼接。个中人脸定位已经非常成熟,一样平常定位算法可以天生人脸的特色点,例如旁边眉毛、鼻子、嘴和下巴等等。人脸转换也便是采取 GAN 或 VAE 等天生模型,目标是天生拥有 A 表情的 B 脸。末了的图像拼接则是将人脸领悟原图的背景,从而达到只改变人脸的效果。
Face2Face 利用面部追踪技能和图像算法,将一个人的面部表情、说话时肌肉的变革复制到另一个视频中的目标人脸上,从而实现面部重演。CycleGAN 则是一种无需成对示例便可自动进行图像到图像转换的技能。
普通人用 AI 换脸自娱自乐尚且可行,但一旦进入到专业领域,技能的利用就没有那么大略。在影视剧中,「换脸」一贯是一件高本钱的事。
据娱乐自媒体「娱哩」,在影视剧中常用的比较精细的换脸技能是手动换脸,但市场价格在十几万元每分钟,明显不是一部小本钱网剧可以承担的,而 AI 换脸的价格大概是 1.5 万元每分钟,相差了十倍旁边。末了从画面上来看,《三千鸦杀》没有选择手动换脸,而是用 AI 技能,程序自动导出。
但是 AI 换脸技能在影视中的运用并不成熟,须要一定的专业背景。
把朱茵更换成杨幂的人在早期采访中提到,制作那段几分钟的视频他整整用了一星期旁边,而全体操作过程还须要一个比较好的 PC、一个特殊好的显卡,乃至要租(外洋)做事器利用,「普通电脑是做不了的,这项技能对民用来说,难度还是很大的。」
一位殊效制作人在接管媒体采访时表示,《三千鸦杀》效果现在看起来不折衷,是由于贴合度不足。「这个技能真的很难的,目前他们只做到了跟上,做不到彻底、完美的贴合。
从影视制作、日常娱乐视频再到换脸黑产,换脸技能影响行业的方方面面。大略易用的技能让用户可以任意天生内容,在丰富内容创造工具与素材的同时,却也让个人隐私与玄色家当问题被放大。但技能被利用得到仍旧可以带来积极影响,比如这次为就「问题」演员的新剧上档解了燃眉之急。
但从目前效果来看,AI 换脸技能从娱乐到真正的规模化和商业化运用,仍有明显差距。
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