前不久，社交媒體平臺(tái)上一款名為“螞蟻呀嘿”的特效火爆全網(wǎng)，許多網(wǎng)友都將自己的照片導(dǎo)入換臉軟件Avatarify中，照片便可以被算法驅(qū)動(dòng)，生成一段表情夸張扭曲且跟著節(jié)奏晃動(dòng)的換臉短視頻。

魔幻的特效讓這類的視頻迅速侵襲社交平臺(tái)，網(wǎng)友驚呼：簡(jiǎn)直就像捅了螞蟻窩。

例如：馬云、馬化騰、馬斯克等大佬們，正在集體演唱神曲《螞蟻呀嘿》。

例如，李開復(fù)老師便友情上演了一首《Only You》。

這項(xiàng)技術(shù)可以完成在給定一張?jiān)磮D片和一個(gè)目標(biāo)動(dòng)作視頻，將目標(biāo)視頻的表情和動(dòng)作遷移到源圖片上，使得源圖片中的人物做出目標(biāo)視頻相同的表情動(dòng)作。

Faceswap

這種換臉的算法，其實(shí)有很多。 例如 Faceswap 、DeepFaceLab、Faceswap-GAN 等等。 本文以 star 量最多的 Faceswap 為例，進(jìn)行說明。

算法原理

Faceswap 是一個(gè)名為 deepfakes 的 Github 用戶開源的項(xiàng)目。 Deepfake 就是“Deep Machine Learning”（深度學(xué)習(xí)）和“Fake Photo”（假照片）組合而成的。 早期技術(shù)可以追溯到 2018 年，當(dāng)時(shí)在構(gòu)建模型的時(shí)候使用了 Encoder-Decoder 自編解碼架構(gòu)。 而 Faceswap 算法，在此之上又引入 GAN（生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）技術(shù)，顯著提升了換臉的效果。 總體上，「Faceswap」換臉主要分為以下三個(gè)過程：

人臉檢測(cè)

特征提取

人臉轉(zhuǎn)換

人臉檢測(cè) 想要替換人臉，那首先得找到人臉的位置，這就需要用到人臉檢測(cè)算法。

Faceswap 算法采用了 SSD 這類比較成熟的檢測(cè)框架，同于提取面部圖像。 與傳統(tǒng)人臉檢測(cè)略有不同的，F(xiàn)aceswap 算法需要裁剪的人臉邊界框（bouding box, bbox）是正方形的，同時(shí)還會(huì)適當(dāng)?shù)南蛲鈹U(kuò)充一些，以保證人臉都在 bbox 內(nèi)。 特征提取 檢測(cè)到人臉后，需要提取人臉的特征。 首先要做的就是，人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)，也就是 landmark。

這些關(guān)鍵點(diǎn)，抽取了人臉的表情特征，同時(shí)大致描述了人臉的器官分布。 我們可以直接通過 dlib 和 OpenCV 等主流的工具包直接提取人臉的關(guān)鍵點(diǎn)。 當(dāng)然，為了取得更好的定位精度，也可以使用 CNN 訓(xùn)練一個(gè)人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)模型，簡(jiǎn)單好用。 人臉轉(zhuǎn)換

人臉轉(zhuǎn)換的思想，就是采用自編碼器的原理。 簡(jiǎn)單來講，就是將人臉圖像壓縮到短向量，再由短向量恢復(fù)到人臉圖像。這些短向量包含了人臉的主要信息，例如該向量的元素可能表示人臉膚色、眉毛位置、眼睛大小等等。

所以如果我們用某個(gè)編碼器學(xué)習(xí)所有人，那么它就能學(xué)習(xí)到人臉的共性；如果再用某個(gè)解碼器學(xué)習(xí)特定的某個(gè)人，那么就能學(xué)習(xí)到這個(gè)人的特性。 簡(jiǎn)單而言，當(dāng)我們用通用編碼器編碼人臉 A，再使用特定解碼器 B 解碼短向量，那么就能生成出擁有 A 的人臉表情，但卻是 B 人臉的圖像。 就好比，你擺出一個(gè)表情，我根據(jù)你睜眼的大小，嘴巴咧開的大小等面部特征，模仿出你的表情。 我們表情一樣，但長(zhǎng)相不一樣。 人臉轉(zhuǎn)換，除了自編碼器的方法，還有一種 GAN 方法。 GAN 會(huì)利用提取的人臉特征點(diǎn)，使用生成器直接生成對(duì)應(yīng)的目標(biāo)人臉圖像，這跟 StyleGAN 人臉生成算法很類似，但不同的是需要生成指定表情的人臉。 在生成的圖片后，會(huì)接一個(gè)判別器，判斷圖片的逼真程度。

上述算法都是針對(duì)單張圖片而言的，對(duì)于視頻而言，就是多了一個(gè)視頻拆分成圖片，圖片拼接成視頻的過程。 DeepFakes 技術(shù)發(fā)展已久，2020 年有一篇發(fā)表的綜述論文，包含了各種 DeepFakes 算法的概述，想了解更多的讀者，可以去“啃”一下論文了。 論文地址： https://arxiv.org/pdf/2001.00179.pdf 預(yù)處理和后處理 大致思路就是這樣，里面還有很多細(xì)節(jié)，我們稱之為 Tricks ，這就需要通過閱讀源碼去學(xué)習(xí)了。 比如，在進(jìn)行提取人臉特征之前，需要進(jìn)行圖像的預(yù)處理。 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)范化（Normalization），使訓(xùn)練的圖像的分布信息盡可能相近：

訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集是分為 A 數(shù)據(jù)集和 B 數(shù)據(jù)集的，如上圖，A 數(shù)據(jù)集為川普，B 數(shù)據(jù)集為凱奇。 我們可以將 A 數(shù)據(jù)集（川普）加上兩者數(shù)據(jù)集的平均差值（RGB三通道差值）來使兩個(gè)輸入圖像圖像的分布盡可以相近，這樣我們的損失函數(shù)曲線下降會(huì)更快些。 用代碼表示就是：

images_A+=images_B.mean(axis=(0,1,2))-images_A.mean(axis=(0,1,2))

最后我們?cè)俸?jiǎn)單解釋一下?lián)Q臉的基本原理：提取兩個(gè)例子，分為A&B，進(jìn)行以下三步：1.人臉偵測(cè)和識(shí)別。2.確定變換矩陣。3.人臉替換。對(duì)于視頻中的每一幀信息重復(fù)以上操作直至結(jié)束即可！