Ⅰ 人工智慧生成的合成媒體，DeepFake 了解一下
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想像一下，在選舉前幾天，一個候選人的視頻被發布，顯示他們使用仇恨言論，種族污衊，以及削弱他們作為親少數族裔的形象。想像一下，一個十幾歲的孩子看著一段令人尷尬的露骨視頻在社交媒體上傳播。想像一下，一個CEO在籌集資金的路上，當一段陳述她對產品的恐懼和焦慮的音頻片段被發送給投資人時，毀掉了她成功的機會。
以上所有的場景都是假的、編造的，並不是真實的，但可以通過人工智慧生成的合成媒體，也就是所謂的DeepFake[1]，使之成為現實。同樣的技術，可以讓一位因盧伽雷氏病而失聲的母親用合成語音與家人對話，也可以用來生成政治候選人的假演講，以損害其名譽。同樣的技術，可以讓老師使用合成視頻與學生進行有效的互動，也可以用來製作一個青少年的假視頻來損害其聲譽。
人工智慧(AI)和雲計算技術、GPU虛擬機和平台服滾薯雀務的進步，使得音頻、視頻和圖像處理技術的復雜性得到了快速發展。商品化雲計算的接入、公共研究的人工智慧演算法，以及豐富的數據和多樣化海量媒體的可用性，為合成媒體的創作民主化創造了一場完美的風暴。這種人工智慧生成的合成媒體被稱為深層假造。通過社交平台，合成媒體的傳播實現了規模化的民主化。
GAN技術的創新和研究，加上計算的日益普及，使得合成數據的質量以驚人的速度提高。新的工具，其中許多是公開的，可以以越來越可信的方式操縱媒體，例如創建一個公眾人物的聲音副本或將一個人的臉疊加到另一個人的身體上。GAN和deepfakes已經從研究和學術課題發展到企業創新、 娛樂 和參與 社會 活動的實際應用。
Cheapfake是通過簡單的常規編輯技術，如加速、減速、剪切等，以及非技術性的操作，如重新編排或重構現有媒體。廉價偽造的一個例子是 "醉酒的佩洛西 "視頻[2]。最近，我們看到一些政治廣告中使用了重新著色和修飾的手法，這也是一種廉價的假貨[3]。
Deepfakes已經成為換臉和對口型的代名詞。還有很多其他類型的基於人工智慧的音頻、視頻和圖像的操作都可以被稱為Deepfakes。
換臉是指一個人的臉被另一個人的臉或另一張臉的關鍵特徵所取代或重構。臉部交換或用濾鏡進行操作，幾乎是所有社交媒體、視頻聊天應用的常見功能。從2014年開始，社交媒體應用Snapchat就有了增強人臉的濾鏡。利用人臉檢測鏡頭技術，你可以讓自己變老，添加美顏濾鏡，或者給自己裝上貓耳朵和胡須。這些應用和技術的輸出將被定性為AI-Generated合成媒體或deepfakes。大量的免費和付費應用和在線工具讓兩個人的換臉變得超級簡單。開發者可以使用GitHub上的Faceswap和DeepFaceLab的開源代碼來創建非常復雜的deepfakes，並在定製代碼和訓練AI模型方面做出一些努力。
操控術是用人工智慧大早渲染操縱的全身動作和行為。它是一種在視頻中創建目標臉部和身體的3D模型來作為木偶人的行為和說的技術。它也被稱為全身深度假動作。2018年8月，加州大學伯克利分校發表了一篇名為《Everybody Dance Now》的論文[4]。這是研究人工智慧如何將專業舞者的動作轉移到業余愛好者的身上。日本人工智慧公司Data Grid創造了一個AI引擎，可以自動生成廣告和 時尚 的虛擬模型。
唇語同步是一種渲染嘴部動作和面部表情的技術，讓目標人物用聲音和正確的語氣和音調說事情。AI演算法可手或以將一個人說話的現有視頻，改變視頻中的唇部動作，以匹配新的音頻。這些音頻可能是斷章取義的舊講話，也可能是模仿者說話或合成的講話。演員和導演喬丹-皮爾就用這種技術製作了奧巴馬的病毒視頻。
Voice Coning是一種深度學習的演算法，它可以接收個人的語音記錄，生成與原聲過分相似的合成語音。它是一種創建個人的自定義語音字型檔，然後用字型檔來生成語音的技術。開發合成語音的應用和雲服務有很多，微軟定製語音、Lyrebird AI、iSpeech和VOCALiD，個人和企業都可以使用這樣的技術來提高自己的機構。
圖像生成或圖像合成是一種利用計算機視覺技術、深度學習和生成式對抗網路（GANs）來合成新圖像的技術。它可以生成計算機生成的人或任何非真實物體的圖像。英偉達的一個團隊用從Flickr上提取的人臉圖片訓練了一台計算機，創建了網站ThisPersonDoesnotExist.com。在網站ThisXDoesnotExist.com上還有其他例子。
文本生成是利用人工智慧技術進行文本和深度學習，自動生成文本，寫故事、散文和詩歌，創建長文檔的摘要，以及綜合的方法。使用RNN（循環神經網路）和現在的GANs，文本生成有很多實際的使用案例。文本生成可以幫助行業中新的自動化新聞或機器人新聞工作。OpenAI的GPT-3可以生成任何文本，包括吉他標簽或計算機代碼。
技術能夠增強人們的能力，是一個很好的推動力。技術可以讓人們有話語權，有目標，有能力大規模、快速地產生影響。由於數據科學和人工智慧的進步，出現了新的賦能理念和能力。人工智慧合成媒體有很多積極的應用案例。技術可以為所有人創造可能性和機會，不管他們是誰，也不管他們如何聽、如何說、如何溝通。深假技術的進步在某些領域有明顯的好處，比如無障礙、教育、電影製作、刑事取證和藝術表達。[我將在以後的文章中探討積極的使用案例]。
與任何新技術一樣，邪惡的行為者會利用這種創新並為他們的利益服務。GAN和Deepfakes已經不僅僅是研究課題或工程玩具。從一個創新的研究概念開始，現在它們可以作為一種通信武器使用。Deepfakes正變得容易創造，甚至更容易在政策和立法真空中傳播。
Deepfakes使編造媒體--換臉、對口型和木偶人--成為可能，大多數情況下，無需同意，並給心理安全、政治穩定和商業干擾帶來威脅。深度造假可以用來損害名譽、捏造證據、欺騙公眾、破壞對民主體制的信任。近兩年，利用生成式人工智慧模型創建的合成數據被惡意使用的可能性開始引起人們的警惕。該技術現在已經發展到可能被武器化，對個人、 社會 、機構和民主制度進行破壞和傷害。Deepfakes可以促進事實相對主義，並使專制領導人得以發展。Deepfakes不僅會造成傷害，還將進一步侵蝕人們對媒體已經下降的信任。它還可以幫助公眾人物將自己的不道德行為隱藏在Deepfakes和假新聞的面紗中，將他們的實際危害行為稱為虛假行為，也就是所謂的騙子紅利。
非國家行為者，如叛亂組織和恐怖組織，可以利用Deepfakes來代表他們的對手發表煽動性言論或從事挑釁性行動，以煽動人們的反國家情緒。例如，一個恐怖組織可以很容易地製作一個假視頻，顯示士兵對宗教場所的不敬，以點燃現有的反國家情緒，造成進一步的不和諧。國家可以使用類似的策略來傳播針對少數族裔社區或另一個國家的計算宣傳，例如，一個假視頻顯示一個警察高喊反宗教的污言穢語，或者一個政治活動家呼籲暴力。所有這些都可以用較少的資源、互聯網規模和速度來實現，甚至可以通過微目標來激發支持。
[我將在今後的文章中探討深層偽裝的負面使用案例和危害]
為了捍衛真相和保障言論自由，我們需要採取多利益攸關方和多模式的方法。任何減輕惡意深層造假的 社會 負面影響的對策，其主要目標必須是雙重的。其一，減少惡意深層造假的風險，其二，將其可能造成的損失降到最低。
惡意深造的有效對策可分為立法行動與法規、平台政策與治理、技術干預和媒介素養四大類。
筆者將在以後的文章中探討有效的對策。
Ⅱ deepfake訓練20秒視頻需要多少個小時
五分鍾就夠了
大多數剛開始接觸deepfake的人往往都是抱著某種不可告人的目的來進行探索，但是往往會被其較為困難的操作和對電腦配置有較高的要求勸退，即便有頭鐵的人從零開始探索，那麼到其完全掌握也需要數周的時間。而完全掌握了deepfake的人往往會因其長時間繁瑣的製作流程逐漸降低其使用頻率，一個5分鍾deepfake視頻若是從零開始製作，那麼從前期的准備到後期的訓練，一個星期的時間是算少的，想要做出近乎完美的視頻則需要電腦一天24小時運轉，人在電腦前准備的時間可以達到幾十個小時以上，花上至少慶伍衡兩個星期才能做橘敗出，而且這是在人臉的素材足夠多的情況下，想要真正達到以假亂真的水平需要被換臉者上千張不同角度、光照、妝容、無遮擋的帶有臉部照片來進行前期准備，一般來說，日常生活中只有明星的照片能夠達到這譽做苛刻的要求，假若想要換臉一個普通人，那麼需要從他的社交平台中獲取圖片，若是這個人以一天一張的頻率發自己的自拍，那麼也需要一年以上的
Ⅲ 最近比較火的換臉視頻是用什麼軟體app可以做到呀
最近比較火的換臉視頻是用什麼軟體app可以做到呀？最近新出的魔嘰相機就可以製作視頻換臉，自己選一張帶正臉的照片，再挑選喜歡的視頻，可以是自己相冊里的，也可以直接用app里的在線視頻素材，選中後等待合成就可以了。唯一的缺點就是目前只只支持安卓系統。有獎勵寫回答
什麼軟體可以把人的視頻換臉
有獎勵寫回答共8個回答
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《Zao》這款軟體就可以，具體如下：
1、第一步，以蘋果手機為例，在手機上打開「 Zao」APP，見下圖，轉到下面的步驟。
2、第二步，執行完上面的操作之後，單擊以打開要換臉的視頻，見下圖，轉到下面的步驟。
3、第三步，執行完上面的操作之後，單擊界面右下角的「替換」按鈕，見下圖，轉到下面的步驟。
4、第四步，執行完上面的操作之後，選擇一張照片，見下圖，轉到下面的步驟。
5、第五步，執行完上面的操作之後，單擊界面右下角的「演情侶」按鈕，見下圖，轉到下面的步驟。
6、第六步，執行完上面的操作之後，可以用新面孔成功替換影片剪輯中的面孔，見下圖。這樣，就解決了這個問題了。
Ⅳ 朋友圈都在發的換臉視頻什麼軟體
朋友圈都在發的換臉視頻DeepFakes軟體。
換臉視頻會上公布了2019年央視春晚「幸福又一年」的新媒體行動，抖音將同央視春晚在短視頻宣發及社交互動等領域展開全方位深度合作，調動廣大年輕群體，面向全球華人，以參與代替評論，轎液用參與引導關注，助力春晚傳播 。
換臉視頻強弱對比：
人工智慧就是要讓機器的行為看起來就象是人所表現出的智能行為一樣。但是這個定義似乎忽略了強人工智慧的可能性（見下）。另一個定義指人工智慧是人造機器所表現出來的智能性。總體來講。彎埋
對人工智慧的定義大多閉鬧物可劃分為四類，即機器「像人一樣思考」、「像人一樣行動」、「理性地思考」和「理性地行動」。這里「行動」應廣義地理解為採取行動，或制定行動的決策，而不是肢體動作。
Ⅳ DeepFake 入門了解
Deepfake，是由「deep machine learning」（深度機器學習）和「fake photo」（假照片）組合而成，本質是一種深度學習模型在圖像合成、替換領域的技術框架，屬於深度圖像生成模型的一次成功應用。
其實該技術最早版本在2018年初就被提出了，當時在構建模型的時候使用了Encoder-Decoder自編解碼架構，彎納在測試階段通過將任意扭曲的人臉進行還原，整個過程包含了：獲取正常人臉照片=>扭曲變換人襪鬧唯臉照片=> Encoder編碼向量 => Decoder解碼向量 => 還原正常人臉照片五個步驟。而ZAO在Encoder-Decoder的框架之上，又引入了GAN（生成對抗網路）技術，不但降低了同等條件下的模型參數量和模型復雜度，同時使生成的人臉更為清晰，大大降低了對原圖的依賴，顯著提升了換臉的效果，而且基於GAN技術的Deepfake改進版已經在Github開源。
盡管「Deepfake」這類應用非常吸引人，但落到實處還是會引發很多的問題，不論是倫理還是隱私。後面我們將介紹生成對抗網路和變分自編碼器兩種換臉的解決方案，也許大規模應用還能進一步催生效果更好、算力更少的解決方案。
直觀而言，GAN 這類生成模型可以生成非常逼真的人臉圖像，那麼現在需要將某個人的特點遷移到另一張人臉上，這就需要更多的模塊來定義需要遷移的位置與特點。
總體上，「Deepfakes」換臉主要分為以下過程：
其中人臉定位已經非常成熟了，一般定位演算法可以生成人臉的特徵點，例如左右眉毛、鼻子、嘴和下巴等等。人臉轉換也就是採用 GAN 或 VAE 等生成模型，它的目標是生成擁有 A 表情的 B 臉。最後的圖像拼接則是將人臉融合原圖的背景，從而達到只改變人臉的效果。
當然，如果生成 ZAO 這種小視頻，那麼還需要一幀幀地處理圖像，然後再將處理後的結果重新拼接成小視頻。
人臉定位也就是抽取原人臉的表情特徵，這些特徵點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抽取，但它們一般採用了經典的 HOG 的臉部標記演算法。這種演算法根據像素亮度差確定一些「箭頭」，從而找到人臉顯著的特徵點。
如上是一些人臉特徵點，如果我們想換臉的表情更加真實和准確，那麼也可以使用目前主流的人臉識別演算法，它利用卷及網路能生成更完美的特徵點。但是這類深度模型需要更大的算力，尤其是在處理高解析度圖像時。
首先對於變分自編碼器（VAE），我們知道它希望通過無監督的方式將人臉圖像壓縮到短向量，再由短向量恢復到人臉圖像。這樣短向量就包含了人臉圖像的主要信息，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編碼器學習所有人，告培那麼它就能學習到人臉的共性；如果再用某個解碼器學習特定的某個人，那麼就能學習到他的特性。簡單而言，當我們用通用編碼器編碼人臉 A，再使用特定解碼器 B 解碼隱藏向量，那麼就能生成出擁有 A 的人臉表情，但卻是 B 人臉的圖像。
這就是 VAE 的解決方案，對於 GAN 來說，它會利用抽取的人臉特徵點，然後根據生成器生成對應的目標人臉圖像。這時候，編碼器同樣也會將真實的目標人臉編碼，並和生成的目標人臉混合在一起。因此，如果判別器不能區分根據某人特徵點生成的人臉和真實人臉有什麼區別，那麼生成的人臉就非常真實了。
如上所示為論文 Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models 的解決方案，它只需要幾張目標人臉圖，就能根據原人臉的特徵點生成極其逼真的效果。
知道了如何製作換臉視頻，我們還要掌握一些識別換臉視頻的技術，因為這些換臉技術給大眾帶來歡樂的同時，也在被不少人濫用。這種濫用不僅給公眾人物造成了困擾，甚至還威脅到了普通大眾。
由於用來訓練神經網路的圖像數據往往是睜著眼睛的，因此 Deepfake 視頻中人物的眨眼或不眨眼的方式通常是不自然的。
去年，奧爾巴尼大學（University of Albany）的研究人員發表了一篇論文，提出了一種可以檢測這種不自然眨眼的技術。有趣的是，這項技術使用的也是深度學習，和製作假視頻的技術是一樣的。研究人員發現，利用眨眼視頻訓練出的神經網路可以在視頻中定位眨眼片段，找出非自然眨眼運動的一系列幀。結果發現，Deepfake 視頻中人物的眨眼不符合正常的生理學規律，由此可以識別出哪些是原始視頻，哪些是 Deepfakes 視頻。
每個人都有獨特的頭部運動（如開始陳述事實時點頭）和面部表情（如表達觀點時得意得笑），但 Deepfakes 中人物的頭部動作和面部表情都是原人物而非目標人物的。
基於此，加州大學伯克利分校的研究者提出了一種檢測換臉的 AI 演算法。其基本原理是：利用一個人的頭部動作和面部表情視頻訓練一個神經網路，然後拿這個神經網路去檢測另一個視頻中的人物動作和表情是否屬於這個人。模型准確率達到 92%。
（a）原始人物；（b，c）分別是 Deepfake 人物。
論文地址： http://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2019/papers/Media%20Forensics/Agarwal_Protecting_World_Leaders_Against_Deep_Fakes_CVPRW_2019_paper.pdf
製作換臉視頻和識別換臉就像一場貓鼠游戲，造假技術日新月異，打假技術也在不斷迭代。但僅在技術層面打擊這一技術的濫用是不夠的，我們還需要法律的支持。
參考鏈接： https://www.jiqixin.com/articles/2019-08-31-3?from=synced&keyword=deepfake
Ⅵ 《螞蟻呀嘿》火了，背後的AI技術不止換臉這么簡單
作者|小葳
2月底，各種版本的《螞蟻呀嘿》在抖音刷屏。有網友說，「一打開抖音，好像捅了螞蟻窩。」
通過一款名為Avatarify 的APP，用戶只需上傳一張照片，即可讓照片主人做出各種想要的表情。截止發稿，《螞蟻呀嘿》在抖音有超過25萬個視頻，相關話題視頻播放量達到30億次。Avatarify曾在2 月 25 日問鼎國內App Store 應用免費榜榜首，隨後連續數天穩居總榜第一名。
相比ZAO火爆之後的3天後下架，Avatarify也逃不出換臉軟體的宿命，只有7天便在APP Store中國市場下架（目前國外還可以使用）。
Avatarify 由一個俄羅斯程序員開發，並放在GitHub上，最初是給Zoom、Skype等視頻會議「解悶」用的，比如可以在開視頻會議時把自己的臉換成馬斯克的臉，並實時互動。迄今為止這個項目已在 GitHub 上獲得了近 1.2 萬的 star 量。
幾個月後，Avatarify又推出了APP版（只有iOS版）。原理上，Avatarify藉助 deepfake 等技術，在想要交換的臉部圖像上對演算法進行訓練。通過在目標圖像的相似類別上訓練演算法，該模型支持實時換臉操作。
類似換臉軟體屢次被下架的背後還是隱私和信息安全問題。很多人都會擔心自己的人臉信息被泄露或濫用，然而我們卻不必對其背後的AI技術——深度合成一棒子打死。而且，目前深度合成在很多行業已經有了不少更有價值的應用。
深度合成首次被公眾關注是2017年11月，彼時美國新聞網站Reddit一個名銀梁為「deepfakes」的用戶上傳了一段合成後的色情視頻，將色情影片中演員的臉換成某明星的臉。此後，媒體開始用deepfake描述這種基於AI的視頻合成內容。不過因此也讓不少人誤認為，深度合成就是deepfake、換臉，實在是太冤了。
首先，deepfake是深度合成的子集。只不過，換臉是最早進入公眾視野，也是最為大眾熟知的一種深度合成應用。
深度合成（Deep Synthesis）的內涵非常廣泛，包括藉助人工智慧演算法實現語音、圖像、音頻、視頻、人臉等內容的合成與自動生成。其典型應用包括：人臉替換（換臉）、人臉再現（操縱目標對象的面部表情，比如讓他們說從未說過的話）、人臉合成（AI生產媲美真實的人臉圖像，事實上這張人臉並不存在）、語音合成、全身合鋒搏讓成等等。
其次，deepfake頻頻導致的隱私安全和色情場景濫用問題，會讓人們對深度合成技術存在偏見和誤解，甚至認為AI偽造內容會沖擊 社會 信任等等。不過，隨著深度合成技術在更多領域的落地應用，公眾對深度合成技術的認識也愈加成熟。
深度合成背後的AI技術主要包括兩塊：自編碼器（autoencoders）和生成對抗網路（GAN, Generative Adversarial Networks ）。GAN由兩組相互對抗的人工神經網路組成，一個是生成器，一個是鑒別器，在無數次對抗中，生成器最終做到讓鑒別器不再能夠區分真實數據和合成數據，從而生成高度逼真的內容。
業界最先進的圖像生成器當屬英偉達的StyleGAN，已於2019年2月在Github上開源。
騰訊研究院、騰訊優圖實驗室發布的《AI生成內容發展報告2020——「深度合成」商業化元年》（以下簡稱報告）顯示，近幾年深度合成技術演進加快，並展現出幾個技術趨勢：
一、在單一的音頻、圖像合成之外，深度合成技術正向綜合性的方向發展。
二、面部而成之後，全身合成將成為新熱點。
三、2D合成之外，3D合成技術（尤其是虛擬數字人）將是下一階段的重點。
而且，隨著「深度合成」技術日趨成熟，其已經在多個領域實現落地應用，包括影視、 娛樂 、教育、醫療、電商、廣告營銷等領域。
在媒體行業，AI主播日益火熱。2018年，搜狗聯合新華社推出全球首個AI合成主播後，2020年，雙方又推出全球首個3D AI合成主播。3D AI合成主播基於超寫實3D數字人建模、多模態識別及生成、實時面部動作生成及驅動、遷移學習等多項人工智慧前沿技術，使機器可以基於輸入文本生成逼真度極高的3D數字人視頻內容，呈現銀局和真人一樣的視頻播報。
此外，包括網路、京東、網易在內的互聯網巨頭先後推出虛擬數字人。網路智能雲推出的虛擬數字人，成為國內首個上崗的銀行「虛擬員工」。
在自動駕駛領域，深度合成被用於開發自動駕駛模擬系統（AADS），創造虛擬道路環境為自動駕駛系統提供訓練和測試。
在醫療領域，通過生成與真實醫學影像無異的醫學圖像訓練AI系統，可以解決醫療數據不足、病患隱私保護等問題。在NVIDIA與合作夥伴聯合發表的論文中，展示了利用GAN演算法合成帶有腫瘤的腦部核磁共振圖像的方法。在演算法訓練生成過程中，僅需投入10%的真實數據，AI診斷系統就可以檢測出真實影像中的腫瘤。
在廣告營銷領域，AI合成的人臉和虛擬形象可以替代真人模特參與營銷活動，而不會有人像版權問題。比如，Generated Photos 就是一個用AI自動生成人臉的網站，它的資料庫中有超過 10 萬張AI生成的人臉，對外提供免費下載使用，而且沒有版權問題。這些免費人臉圖片可以用在非常多的場景，比如廣告傳單、網站、PPT 簡報、問卷、用戶頭像等等。
深度合成被濫用是人工智慧治理的一個重要課題。
色情行業是新技術採用和普及的先鋒，AI技術也不例外。目前，色情產業是深度合成技術濫用的重災區。根據報告，2019年12月，全網共有14678個深度合成視頻，其中96%屬於色情性的深度合成視頻，主要存在於色情網站。
如何防止人們用深度合成技術作惡？多元治理是比較公認的思路，包括法律方案、技術方案、行業自律和公眾教育等各個方面。
法律方面，一些發達國家已經出台相關法案。但值得注意的是，並沒有「一刀切」禁止使用深度合成技術，而是禁止利用深度合成技術從事色情視頻合成、虛假新聞、干擾選舉等非法行為。比如美國國會《DeepFakes責任法案》等相關法案，只禁止政治干擾、色情報復、冒充身份等目的的深度合成，並要求製作者對深度合成內容添加水印等標記。
技術方面，鑒別技術和溯源技術是兩種主流的方法。但是在鑒別方面，沒有通用的視頻鑒別方案，需要針對每一種新興的合成技術訓練針對性的鑒別網路。
雖然目前深度合成內容的門檻已大幅降低，普通人也可以在智能手機等智能終端能上完成 娛樂 性的深度合成內容，但這類內容往往較容易識別。高質量、高模擬的深度合成內容仍需要專業工具和技能。所以，我們需要防範風險但無需恐慌。
AI就像人類的一個非常聰明的學生，TA只是飛快又忠實地學會人類教的東西。
正如報告中所說，「深度合成並非是關於『偽造』和『欺騙』的技術，而是極富創造力和突破性的技術。雖然它和其他技術一樣，也催生了一系列必須面對的難題，但這並不會磨滅這一技術給 社會 帶來的進步。」
Ⅶ Deepfake手機里咋打不開
文件被清理。Deepfakes是一款簡單有趣的手機春山人工換臉軟體，可以幫助用戶對拍攝的視頻或者照片進行編輯輕松製作有趣的扒早中短視頻，如果手機清理垃圾的時候，一不小心給該軟體裡面的數據誤刪了，這時睜槐候就會造成該軟體數據丟失，就會打不開，這時候重新下載一遍就可以解決了。
Ⅷ 愛字幕換臉視頻製作花錢嗎
愛字幕換臉不是免費的。使用過程中會涉及到開通會員繳費。
愛字幕，一個很實用的視頻製作軟體，將大家喜歡的資源通通上架，能夠在手機上不斷的上架處理，全部的使用都是更加優質的，是用戶們可以直接選擇的服務，有什麼需要的能夠在手機上進行搜索，全部的功能也都是免費為大家呈現的，是您一定會覺得友好的使用，一定能夠在各個方面滿足大家的需求，是您一直都很期待的系統版本哦。
ai換臉最初是在Reddit社區流行開來的，一位deepfakes的用戶發布一系列的明星換臉小視頻；吸引了大量的用戶關注，然後被舉報封號；作者隨後在github上開源了技術代碼。
來自全世界的開發者合作對換臉技術進行近兩年的優化迭睜敗代，現在的換臉技術越來越成熟；對復雜場景的支持變含早皮得更容易、模型訓練速度變得更快，談差使用的門檻也在不斷的降低；目前在個人定製電影、短視頻創作等領域都有大量的應用；部分精心定製的視頻已經可以以假亂真。
Ⅸ ZAO換臉軟體為什麼能一夜爆紅
「僅需一張照片，出演天下好戲」。這是近日刷爆朋友圈的換臉應用ZAO逢臉造戲的廣告語。從刷屏走紅到質疑不斷，ZAO僅僅用了一天時間。
「1) 在您上傳及/或發布用戶內容之前，您同意或者確保實際權利人同意授予「ZAO」及其關聯公司以及「ZAO」用戶全球范圍內完全免費、不可撤銷、永久、可轉授權和可再許可的權利，包括但不限於可以對用戶內容進行全部或部分的修改與編輯（如將短視頻中的人臉或者聲音換成另一個人的人臉或者聲音等）以及對修改前後的用戶內容進行信息網路傳播以及《著作權法》規定的由著作權人享有的全部著作財產權利及鄰接權利； 」
「2) 如果您把用戶內容中的人臉換成您或其他人的臉，您同意或確保肖像權利人同意授予「ZAO」及其關聯公司全球范圍內完全免費、不可撤銷、永久、可轉授權和可再許可的權利，衡源包括但不限於：人臉照片、圖片、視頻資料等肖像資料中所含的您或肖像權利人的肖像權，以及利用技術對您或肖像權利人的肖像進行形式改動；」
一位微博認證為@法山叔的知名法律博主這樣解釋他對以上兩項法律條款的理解，「根據協議內容，該app除了可免費使用並修改你的肖像，還可以將它任意授權給自己想授權的第三方，當做信息進行販賣。所以當有一天，你在zao或者其它關談大聯平台上發現你的臉被隨意變含攔豎換、不再屬於自己的時候，你想起訴zao，不好意思，它會拿出這個協議來堵你的嘴，告訴你你自己早已同意。」
「比如現在你將楊冪的臉換成自己的臉，你除了要保證自己永久、不可撤銷地把自己的肖像免費給zao使用，還要保證楊冪同意zao及關聯公司使用她的肖像...這么做，就是因為自己沒錢拿到明星們的授權，日後侵權，它們可以將鍋甩給你們。」
Ⅹ 愛字幕免費換臉視頻製作教程是什麼
操作方法如下：
1、點擊ai變臉：點擊創作界面中的ai變臉功能，如下圖所示：
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ai換臉最初是在Reddit社區流行開來的，一位deepfakes的用戶發布一系列的明星換臉賀宴小視頻。
吸引了大量的用戶關注，然後被舉報封號。作者隨後在github上開源了技術代碼。
來自全世界的梁拍做開發者合作對換臉技術進行近兩年的優化迭代。現在的換臉技術越來越成熟。
對復雜場景的支持變的更容易、模型訓練速度變得更快，使用的門檻也在不斷的降低。
目前在個人定製電影、短視頻創作等領域都有大量的應用。
部分精心定製的視頻已經可以以假亂真，被美國橡衡官員稱為如果亂用，比原子彈還大的威脅。
ai換臉正在改變電視劇和電影的製作方式。