杨颖ai人脸替换小电影

A. 怎么把视频里的人物换成自己另外拍的人上去

用AE软件。

新建一个空物体(命名为头部运动),然后你需要追踪素材中的头部运动,并且把追踪的数据赋给刚才的空物体,然后拖入你想替换的头部的图片或者视频。

把头部抠出来(用钢笔工具画个遮掩,或者其他抠图方法),然后把抠出来的头部移到素材上人物的头部,确认挡住,然后把替换的头部跟空物体建立父子关系即可。

AI换脸就是通过AI人工智能技术，把别人的脸换成自己的脸。

AI换脸就是通过AI人工智能技术，把别人的脸换成自己的脸，而且脸部表情自然，效果逼真，整个过程你只需要通过一张照片，然后用AI技术可以在ZAO软件上使用自己的照片替视剧或者小视频中的人物，从而生成以自己为主角的视频。

B. ai换脸视频怎么那么像

因为应用了AI换脸技术
目前我们能看到的绝大多数换脸视频都是通过，faceswap和DeepFaceLab这两个项目制作的，它们的流程大同小异，DeepFaceLab是个开源项目，最开始将视频逐帧保存成图片，每个视频各取两帧用于示意，第二步人脸对齐，定位出人脸上的关键点，然后根据关键点将人脸转正，第三步人脸分割换脸时只换这一部分就可以了，第四步训练换脸模型，用处理好的人脸图片训练换脸模型，它生成的就是我们想要的，第五步合并，调整生成脸的肤色、光照和清晰度等，得到更自然的合并效果，再把处理好的图片拼接成最终的视频。

C. AI“换脸”给人们带来欢乐的同时，造成了什么隐患

AI换脸技术在给娱乐行业增加更多的欢乐和趣味之外，也给个人信息安全带来了巨大的隐患。该技术的成功应用是否也标志着视频信息进入了虚拟不真实的时代，这是十分值得深思的。

在网络平台上，已经出现了一些违法分子为了增加所发视频的点击和浏览量，将明星的脸换到了普通人的脸上，然后在通过普通演员做出一些引人注目的行为，来吸引观众进入观看。这样的情况在国内外的明星身上都已经出现。我们普通人的面容在网络上尽管没有吸引力，但却可以成为犯罪分子十分有效挡箭牌。通过AI技术，已经可以实时对视频中的人脸进行替换，我们在网络和显示设备上看到的人脸，或许并非真实行为发生本人，而我们在AI换脸技术面前，已经失去了甄别的能力。

D. 仝卓新剧镜头被AI换脸，现在的黑科技究竟有多牛

在娱乐圈里面，有很多的明星，我们经常总会说这样的一句话，那就是成功都不是偶然的。这句话并不无道理，很多成功者在成功前，都做了很多的功课，可以说是努力了很多年。但是还有的一些人，为了成功可谓是不择手段，虽然最后成功了，可是这种成功是经不起时间的推敲，迟早有一天会瓦解的。

不知道大家还记不记得仝卓这个人，很多人都是因为仝卓才知道这个姓氏的。但是仝卓一开始是凭借自己独具特色的嗓音被大家所接受的。小有名气之后，因为仝卓的颜值也是十分不错，很多综艺节目都开始找上仝卓。别以为事业开始走上坡路，但是没想到，这个时候的仝卓已经是事业的巅峰期了。

E. ai换脸用什么软件(怎么ai换脸)

1、ZAO换脸软件

作为一款由陌陌官方推出的视频换脸制作APP，有非常多的经典影视剧短篇，用Ai技术将脸放在演员的脸部，毫无违和感，可以通过做表情、讲话配音等，展现自己的演技。

2 AI本地视频换脸

由网络推出的一款超精彩且好玩的手机P图应用APP，里面有着强大的人脸识别技术，会将照片自由合并在一起，还提供了海量素材在线进行选择，以便实现脸部的完美融合。

F. 怎么将本地视频ai换脸

最近这几年视频换脸十分流行，在B站常有up主上传自己恶搞的AI换脸视频。当然，PS修图一直都是热点，但PS常用于P一张图。而网上看到的，比如将迪丽热巴演的某片段换成了鹿晗的脸（没有其他意思，确实有这些恶搞）？？以至于以假乱真，这些都是咋做到的呢？其实就是使用到了强大的AI技术：AI+“造假”混合，就产生了“深度造假”。

Deepfakes，一种混合“深度学习”和“造假” 的合成技术 ，其中一人的现有图像或视频被替换为其他人的肖像。Deepfakes利用了机器学习和人工智能中的强大技术来生成具有极高欺骗力的视觉和音频内容。用于创建的主要机器学习方法是基于深度学习的训练生成神经网络，如生成对抗网络GAN。

按照维基的资料，Deepfakes这个词起源于2017年底，来自Reddit用户分享了他们创建的“深度造假”产品。2018年1月，启动了名为FakeApp的桌面应用程序。此应用程序使用户可以轻松创建和共享彼此交换脸部的视频。截至2019年，FakeApp已被Faceswap和基于命令行的DeepFaceLab等开源替代产品所取代。较大的公司也开始使用Deepfake。

本文介绍使用DeepFaceLab这款开源产品，它基于python和tensorflow。说明，基于本文掌握的内容不得用于非法违法目的以及违背道德的行为，否则本人概不负责。

开始前，需要在https://github.com/iperov/DeepFaceLab上获取下载地址，并进行安装（本教程时间为2020/07/31）。

这里要说下，使用DeepFaceLab最好需要足够好的电脑配置，因为AI深度训练的过程基于cpu以及gpu，显卡性能越好意味着其速度越快效果越好。但这不是绝对，如果有足够的耐心也是能够合成出一定效果的，一切都只是娱乐嘛。（ps：我写本文时用到的是win7电脑，非高配置，这不重要）

安装完毕后，你会在DeepFaceLab_NVIDIA\下看到类似下图的文件：

安装后会看到的一些文件
其中，workplace存放我们的视频素材以及图片。在这之前，你需要准备两个视频，源视频是你想换过去的人脸的视频（比如你自己），目标视频是被换掉的人脸的视频（比如星爷）。本文把吴孟达老师的一段“你在教我做事啊”的视频片段换成沈腾，所以使用的源视频素材是沈腾，而目标视频就是“你在教我做事啊”小片段。将源视频重命名为data_src.mp4，目标视频重命名为data_dst.mp4并放置于workplace。（确保选择的源视频素材人脸清晰、正脸、表情丰富但不要遮挡、模糊，时长不需要长）

G. ai换脸朴彩英造梦是哪个网站

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H. ai换脸朴彩英造梦是哪个网站

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I. 《蚂蚁呀嘿》火了，背后的AI技术不止换脸这么简单

作者|小葳

2月底，各种版本的《蚂蚁呀嘿》在抖音刷屏。有网友说，“一打开抖音，好像捅了蚂蚁窝。”

通过一款名为Avatarify 的APP，用户只需上传一张照片，即可让照片主人做出各种想要的表情。截止发稿，《蚂蚁呀嘿》在抖音有超过25万个视频，相关话题视频播放量达到30亿次。Avatarify曾在2 月 25 日问鼎国内App Store 应用免费榜榜首，随后连续数天稳居总榜第一名。

相比ZAO火爆之后的3天后下架，Avatarify也逃不出换脸软件的宿命，只有7天便在APP Store中国市场下架（目前国外还可以使用）。

Avatarify 由一个俄罗斯程序员开发，并放在GitHub上，最初是给Zoom、Skype等视频会议“解闷”用的，比如可以在开视频会议时把自己的脸换成马斯克的脸，并实时互动。迄今为止这个项目已在 GitHub 上获得了近 1.2 万的 star 量。

几个月后，Avatarify又推出了APP版（只有iOS版）。原理上，Avatarify借助 deepfake 等技术，在想要交换的脸部图像上对算法进行训练。通过在目标图像的相似类别上训练算法，该模型支持实时换脸操作。

类似换脸软件屡次被下架的背后还是隐私和信息安全问题。很多人都会担心自己的人脸信息被泄露或滥用，然而我们却不必对其背后的AI技术——深度合成一棒子打死。而且，目前深度合成在很多行业已经有了不少更有价值的应用。

深度合成首次被公众关注是2017年11月，彼时美国新闻网站Reddit一个名为“deepfakes”的用户上传了一段合成后的色情视频，将色情影片中演员的脸换成某明星的脸。此后，媒体开始用deepfake描述这种基于AI的视频合成内容。不过因此也让不少人误认为，深度合成就是deepfake、换脸，实在是太冤了。

首先，deepfake是深度合成的子集。只不过，换脸是最早进入公众视野，也是最为大众熟知的一种深度合成应用。

深度合成（Deep Synthesis）的内涵非常广泛，包括借助人工智能算法实现语音、图像、音频、视频、人脸等内容的合成与自动生成。其典型应用包括：人脸替换（换脸）、人脸再现（操纵目标对象的面部表情，比如让他们说从未说过的话）、人脸合成（AI生产媲美真实的人脸图像，事实上这张人脸并不存在）、语音合成、全身合成等等。

其次，deepfake频频导致的隐私安全和色情场景滥用问题，会让人们对深度合成技术存在偏见和误解，甚至认为AI伪造内容会冲击 社会 信任等等。不过，随着深度合成技术在更多领域的落地应用，公众对深度合成技术的认识也愈加成熟。

深度合成背后的AI技术主要包括两块：自编码器（autoencoders）和生成对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）。GAN由两组相互对抗的人工神经网络组成，一个是生成器，一个是鉴别器，在无数次对抗中，生成器最终做到让鉴别器不再能够区分真实数据和合成数据，从而生成高度逼真的内容。

业界最先进的图像生成器当属英伟达的StyleGAN，已于2019年2月在Github上开源。

腾讯研究院、腾讯优图实验室发布的《AI生成内容发展报告2020——“深度合成”商业化元年》（以下简称报告）显示，近几年深度合成技术演进加快，并展现出几个技术趋势：

一、在单一的音频、图像合成之外，深度合成技术正向综合性的方向发展。

二、面部而成之后，全身合成将成为新热点。

三、2D合成之外，3D合成技术（尤其是虚拟数字人）将是下一阶段的重点。

而且，随着“深度合成”技术日趋成熟，其已经在多个领域实现落地应用，包括影视、 娱乐 、教育、医疗、电商、广告营销等领域。

在媒体行业，AI主播日益火热。2018年，搜狗联合新华社推出全球首个AI合成主播后，2020年，双方又推出全球首个3D AI合成主播。3D AI合成主播基于超写实3D数字人建模、多模态识别及生成、实时面部动作生成及驱动、迁移学习等多项人工智能前沿技术，使机器可以基于输入文本生成逼真度极高的3D数字人视频内容，呈现和真人一样的视频播报。

此外，包括网络、京东、网易在内的互联网巨头先后推出虚拟数字人。网络智能云推出的虚拟数字人，成为国内首个上岗的银行“虚拟员工”。

在自动驾驶领域，深度合成被用于开发自动驾驶仿真系统（AADS），创造虚拟道路环境为自动驾驶系统提供训练和测试。

在医疗领域，通过生成与真实医学影像无异的医学图像训练AI系统，可以解决医疗数据不足、病患隐私保护等问题。在NVIDIA与合作伙伴联合发表的论文中，展示了利用GAN算法合成带有肿瘤的脑部核磁共振图像的方法。在算法训练生成过程中，仅需投入10%的真实数据，AI诊断系统就可以检测出真实影像中的肿瘤。

在广告营销领域，AI合成的人脸和虚拟形象可以替代真人模特参与营销活动，而不会有人像版权问题。比如，Generated Photos 就是一个用AI自动生成人脸的网站，它的资料库中有超过 10 万张AI生成的人脸，对外提供免费下载使用，而且没有版权问题。这些免费人脸图片可以用在非常多的场景，比如广告传单、网站、PPT 简报、问卷、用户头像等等。

深度合成被滥用是人工智能治理的一个重要课题。

色情行业是新技术采用和普及的先锋，AI技术也不例外。目前，色情产业是深度合成技术滥用的重灾区。根据报告，2019年12月，全网共有14678个深度合成视频，其中96%属于色情性的深度合成视频，主要存在于色情网站。

如何防止人们用深度合成技术作恶？多元治理是比较公认的思路，包括法律方案、技术方案、行业自律和公众教育等各个方面。

法律方面，一些发达国家已经出台相关法案。但值得注意的是，并没有“一刀切”禁止使用深度合成技术，而是禁止利用深度合成技术从事色情视频合成、虚假新闻、干扰选举等非法行为。比如美国国会《DeepFakes责任法案》等相关法案，只禁止政治干扰、色情报复、冒充身份等目的的深度合成，并要求制作者对深度合成内容添加水印等标记。

技术方面，鉴别技术和溯源技术是两种主流的方法。但是在鉴别方面，没有通用的视频鉴别方案，需要针对每一种新兴的合成技术训练针对性的鉴别网络。

虽然目前深度合成内容的门槛已大幅降低，普通人也可以在智能手机等智能终端能上完成 娱乐 性的深度合成内容，但这类内容往往较容易识别。高质量、高仿真的深度合成内容仍需要专业工具和技能。所以，我们需要防范风险但无需恐慌。

AI就像人类的一个非常聪明的学生，TA只是飞快又忠实地学会人类教的东西。

正如报告中所说，“深度合成并非是关于‘伪造’和‘欺骗’的技术，而是极富创造力和突破性的技术。虽然它和其他技术一样，也催生了一系列必须面对的难题，但这并不会磨灭这一技术给 社会 带来的进步。”

J. 网上女星“AI换脸”视频被公开售卖，效果以假乱真，杨颖要考虑引进下吗

之前一个AI变脸软件忽然在网络上爆红，许多 网民都是在在网上共享了自身换脸明星的视频，一时间，微信朋友圈每个人皆是“大牌明星”，陈坤、倪妮、陈冠希、周迅、刘亦菲等各界大牌明星在影视作品中的造型设计都换了网民的脸，一段视频网站也常常发生影视片段的知名演员“变脸”。