问：
AI换脸是怎么实现的？
答：
AI换脸技术主要是通过生成对抗网络(GAN)实现的,典型的工作流程包括:
1. 数据准备
需要准备参与换脸的源图像和目标图像。一般会针对人脸区域进行检测和分割,提取出清晰的脸部图像。
2. 检测 facial landmarks
使用人脸关键点检测算法,检测出图像中的眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等面部轮廓点,作为图像对齐的参考。
3. 图像对齐
使用上一步提取的面部轮廓点,将源图像中的脸部与目标图像中的脸部进行几何对齐,使得主要面部特征点尽可能重合。这是保证换脸效果逼真的关键步骤。
4. 生成网络训练
构建一个由生成器和判别器组成的GAN网络,生成器用于生成假的目标图像,判别器用来判断生成图片的真实性。在大量真实脸部样本的训练下,使生成器能够生成非常逼真的假脸。
5. 细节融合
使用图像处理技术,将源图像脸部的细节纹理信息,如皱纹、痣、须发等,融合到生成的假脸部图像上,进一步增强逼真度。
6. 渲染合成
最后将生成的假脸融合到目标图像上,进行后处理,输出最终的换脸结果。
随着深度学习在图像合成上的进步,AI换脸技术也在不断提升,能够生成更加逼真的效果。但也引发了重大的安全隐私与伦理问题。