Ⅰ 人工智能生成的合成媒体，DeepFake 了解一下
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想象一下，在选举前几天，一个候选人的视频被发布，显示他们使用仇恨言论，种族污蔑，以及削弱他们作为亲少数族裔的形象。想象一下，一个十几岁的孩子看着一段令人尴尬的露骨视频在社交媒体上传播。想象一下，一个CEO在筹集资金的路上，当一段陈述她对产品的恐惧和焦虑的音频片段被发送给投资人时，毁掉了她成功的机会。
以上所有的场景都是假的、编造的，并不是真实的，但可以通过人工智能生成的合成媒体，也就是所谓的DeepFake[1]，使之成为现实。同样的技术，可以让一位因卢伽雷氏病而失声的母亲用合成语音与家人对话，也可以用来生成政治候选人的假演讲，以损害其名誉。同样的技术，可以让老师使用合成视频与学生进行有效的互动，也可以用来制作一个青少年的假视频来损害其声誉。
人工智能(AI)和云计算技术、GPU虚拟机和平台服滚薯雀务的进步，使得音频、视频和图像处理技术的复杂性得到了快速发展。商品化云计算的接入、公共研究的人工智能算法，以及丰富的数据和多样化海量媒体的可用性，为合成媒体的创作民主化创造了一场完美的风暴。这种人工智能生成的合成媒体被称为深层假造。通过社交平台，合成媒体的传播实现了规模化的民主化。
GAN技术的创新和研究，加上计算的日益普及，使得合成数据的质量以惊人的速度提高。新的工具，其中许多是公开的，可以以越来越可信的方式操纵媒体，例如创建一个公众人物的声音副本或将一个人的脸叠加到另一个人的身体上。GAN和deepfakes已经从研究和学术课题发展到企业创新、 娱乐 和参与 社会 活动的实际应用。
Cheapfake是通过简单的常规编辑技术，如加速、减速、剪切等，以及非技术性的操作，如重新编排或重构现有媒体。廉价伪造的一个例子是 "醉酒的佩洛西 "视频[2]。最近，我们看到一些政治广告中使用了重新着色和修饰的手法，这也是一种廉价的假货[3]。
Deepfakes已经成为换脸和对口型的代名词。还有很多其他类型的基于人工智能的音频、视频和图像的操作都可以被称为Deepfakes。
换脸是指一个人的脸被另一个人的脸或另一张脸的关键特征所取代或重构。脸部交换或用滤镜进行操作，几乎是所有社交媒体、视频聊天应用的常见功能。从2014年开始，社交媒体应用Snapchat就有了增强人脸的滤镜。利用人脸检测镜头技术，你可以让自己变老，添加美颜滤镜，或者给自己装上猫耳朵和胡须。这些应用和技术的输出将被定性为AI-Generated合成媒体或deepfakes。大量的免费和付费应用和在线工具让两个人的换脸变得超级简单。开发者可以使用GitHub上的Faceswap和DeepFaceLab的开源代码来创建非常复杂的deepfakes，并在定制代码和训练AI模型方面做出一些努力。
操控术是用人工智能大早渲染操纵的全身动作和行为。它是一种在视频中创建目标脸部和身体的3D模型来作为木偶人的行为和说的技术。它也被称为全身深度假动作。2018年8月，加州大学伯克利分校发表了一篇名为《Everybody Dance Now》的论文[4]。这是研究人工智能如何将专业舞者的动作转移到业余爱好者的身上。日本人工智能公司Data Grid创造了一个AI引擎，可以自动生成广告和 时尚 的虚拟模型。
唇语同步是一种渲染嘴部动作和面部表情的技术，让目标人物用声音和正确的语气和音调说事情。AI算法可手或以将一个人说话的现有视频，改变视频中的唇部动作，以匹配新的音频。这些音频可能是断章取义的旧讲话，也可能是模仿者说话或合成的讲话。演员和导演乔丹-皮尔就用这种技术制作了奥巴马的病毒视频。
Voice Coning是一种深度学习的算法，它可以接收个人的语音记录，生成与原声过分相似的合成语音。它是一种创建个人的自定义语音字库，然后用字库来生成语音的技术。开发合成语音的应用和云服务有很多，微软定制语音、Lyrebird AI、iSpeech和VOCALiD，个人和企业都可以使用这样的技术来提高自己的机构。
图像生成或图像合成是一种利用计算机视觉技术、深度学习和生成式对抗网络（GANs）来合成新图像的技术。它可以生成计算机生成的人或任何非真实物体的图像。英伟达的一个团队用从Flickr上提取的人脸图片训练了一台计算机，创建了网站ThisPersonDoesnotExist.com。在网站ThisXDoesnotExist.com上还有其他例子。
文本生成是利用人工智能技术进行文本和深度学习，自动生成文本，写故事、散文和诗歌，创建长文档的摘要，以及综合的方法。使用RNN（循环神经网络）和现在的GANs，文本生成有很多实际的使用案例。文本生成可以帮助行业中新的自动化新闻或机器人新闻工作。OpenAI的GPT-3可以生成任何文本，包括吉他标签或计算机代码。
技术能够增强人们的能力，是一个很好的推动力。技术可以让人们有话语权，有目标，有能力大规模、快速地产生影响。由于数据科学和人工智能的进步，出现了新的赋能理念和能力。人工智能合成媒体有很多积极的应用案例。技术可以为所有人创造可能性和机会，不管他们是谁，也不管他们如何听、如何说、如何沟通。深假技术的进步在某些领域有明显的好处，比如无障碍、教育、电影制作、刑事取证和艺术表达。[我将在以后的文章中探讨积极的使用案例]。
与任何新技术一样，邪恶的行为者会利用这种创新并为他们的利益服务。GAN和Deepfakes已经不仅仅是研究课题或工程玩具。从一个创新的研究概念开始，现在它们可以作为一种通信武器使用。Deepfakes正变得容易创造，甚至更容易在政策和立法真空中传播。
Deepfakes使编造媒体--换脸、对口型和木偶人--成为可能，大多数情况下，无需同意，并给心理安全、政治稳定和商业干扰带来威胁。深度造假可以用来损害名誉、捏造证据、欺骗公众、破坏对民主体制的信任。近两年，利用生成式人工智能模型创建的合成数据被恶意使用的可能性开始引起人们的警惕。该技术现在已经发展到可能被武器化，对个人、 社会 、机构和民主制度进行破坏和伤害。Deepfakes可以促进事实相对主义，并使专制领导人得以发展。Deepfakes不仅会造成伤害，还将进一步侵蚀人们对媒体已经下降的信任。它还可以帮助公众人物将自己的不道德行为隐藏在Deepfakes和假新闻的面纱中，将他们的实际危害行为称为虚假行为，也就是所谓的骗子红利。
非国家行为者，如叛乱组织和恐怖组织，可以利用Deepfakes来代表他们的对手发表煽动性言论或从事挑衅性行动，以煽动人们的反国家情绪。例如，一个恐怖组织可以很容易地制作一个假视频，显示士兵对宗教场所的不敬，以点燃现有的反国家情绪，造成进一步的不和谐。国家可以使用类似的策略来传播针对少数族裔社区或另一个国家的计算宣传，例如，一个假视频显示一个警察高喊反宗教的污言秽语，或者一个政治活动家呼吁暴力。所有这些都可以用较少的资源、互联网规模和速度来实现，甚至可以通过微目标来激发支持。
[我将在今后的文章中探讨深层伪装的负面使用案例和危害]
为了捍卫真相和保障言论自由，我们需要采取多利益攸关方和多模式的方法。任何减轻恶意深层造假的 社会 负面影响的对策，其主要目标必须是双重的。其一，减少恶意深层造假的风险，其二，将其可能造成的损失降到最低。
恶意深造的有效对策可分为立法行动与法规、平台政策与治理、技术干预和媒介素养四大类。
笔者将在以后的文章中探讨有效的对策。
Ⅱ deepfake训练20秒视频需要多少个小时
五分钟就够了
大多数刚开始接触deepfake的人往往都是抱着某种不可告人的目的来进行探索，但是往往会被其较为困难的操作和对电脑配置有较高的要求劝退，即便有头铁的人从零开始探索，那么到其完全掌握也需要数周的时间。而完全掌握了deepfake的人往往会因其长时间繁琐的制作流程逐渐降低其使用频率，一个5分钟deepfake视频若是从零开始制作，那么从前期的准备到后期的训练，一个星期的时间是算少的，想要做出近乎完美的视频则需要电脑一天24小时运转，人在电脑前准备的时间可以达到几十个小时以上，花上至少庆伍衡两个星期才能做橘败出，而且这是在人脸的素材足够多的情况下，想要真正达到以假乱真的水平需要被换脸者上千张不同角度、光照、妆容、无遮挡的带有脸部照片来进行前期准备，一般来说，日常生活中只有明星的照片能够达到这誉做苛刻的要求，假若想要换脸一个普通人，那么需要从他的社交平台中获取图片，若是这个人以一天一张的频率发自己的自拍，那么也需要一年以上的
Ⅲ 最近比较火的换脸视频是用什么软件app可以做到呀
最近比较火的换脸视频是用什么软件app可以做到呀？最近新出的魔叽相机就可以制作视频换脸，自己选一张带正脸的照片，再挑选喜欢的视频，可以是自己相册里的，也可以直接用app里的在线视频素材，选中后等待合成就可以了。唯一的缺点就是目前只只支持安卓系统。有奖励写回答
什么软件可以把人的视频换脸
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《Zao》这款软件就可以，具体如下：
1、第一步，以苹果手机为例，在手机上打开“ Zao”APP，见下图，转到下面的步骤。
2、第二步，执行完上面的操作之后，单击以打开要换脸的视频，见下图，转到下面的步骤。
3、第三步，执行完上面的操作之后，单击界面右下角的“替换”按钮，见下图，转到下面的步骤。
4、第四步，执行完上面的操作之后，选择一张照片，见下图，转到下面的步骤。
5、第五步，执行完上面的操作之后，单击界面右下角的“演情侣”按钮，见下图，转到下面的步骤。
6、第六步，执行完上面的操作之后，可以用新面孔成功替换影片剪辑中的面孔，见下图。这样，就解决了这个问题了。
Ⅳ 朋友圈都在发的换脸视频什么软件
朋友圈都在发的换脸视频DeepFakes软件。
换脸视频会上公布了2019年央视春晚“幸福又一年”的新媒体行动，抖音将同央视春晚在短视频宣发及社交互动等领域展开全方位深度合作，调动广大年轻群体，面向全球华人，以参与代替评论，轿液用参与引导关注，助力春晚传播 。
换脸视频强弱对比：
人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能性。总体来讲。弯埋
对人工智能的定义大多闭闹物可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。
Ⅳ DeepFake 入门了解
Deepfake，是由“deep machine learning”（深度机器学习）和“fake photo”（假照片）组合而成，本质是一种深度学习模型在图像合成、替换领域的技术框架，属于深度图像生成模型的一次成功应用。
其实该技术最早版本在2018年初就被提出了，当时在构建模型的时候使用了Encoder-Decoder自编解码架构，弯纳在测试阶段通过将任意扭曲的人脸进行还原，整个过程包含了：获取正常人脸照片=>扭曲变换人袜闹唯脸照片=> Encoder编码向量 => Decoder解码向量 => 还原正常人脸照片五个步骤。而ZAO在Encoder-Decoder的框架之上，又引入了GAN（生成对抗网络）技术，不但降低了同等条件下的模型参数量和模型复杂度，同时使生成的人脸更为清晰，大大降低了对原图的依赖，显着提升了换脸的效果，而且基于GAN技术的Deepfake改进版已经在Github开源。
尽管“Deepfake”这类应用非常吸引人，但落到实处还是会引发很多的问题，不论是伦理还是隐私。后面我们将介绍生成对抗网络和变分自编码器两种换脸的解决方案，也许大规模应用还能进一步催生效果更好、算力更少的解决方案。
直观而言，GAN 这类生成模型可以生成非常逼真的人脸图像，那么现在需要将某个人的特点迁移到另一张人脸上，这就需要更多的模块来定义需要迁移的位置与特点。
总体上，“Deepfakes”换脸主要分为以下过程：
其中人脸定位已经非常成熟了，一般定位算法可以生成人脸的特征点，例如左右眉毛、鼻子、嘴和下巴等等。人脸转换也就是采用 GAN 或 VAE 等生成模型，它的目标是生成拥有 A 表情的 B 脸。最后的图像拼接则是将人脸融合原图的背景，从而达到只改变人脸的效果。
当然，如果生成 ZAO 这种小视频，那么还需要一帧帧地处理图像，然后再将处理后的结果重新拼接成小视频。
人脸定位也就是抽取原人脸的表情特征，这些特征点大致描述了人脸的器官分布。我们可以直接通过 dlib 和 OpenCV 等主流的工具包直接抽取，但它们一般采用了经典的 HOG 的脸部标记算法。这种算法根据像素亮度差确定一些“箭头”，从而找到人脸显着的特征点。
如上是一些人脸特征点，如果我们想换脸的表情更加真实和准确，那么也可以使用目前主流的人脸识别算法，它利用卷及网络能生成更完美的特征点。但是这类深度模型需要更大的算力，尤其是在处理高分辨率图像时。
首先对于变分自编码器（VAE），我们知道它希望通过无监督的方式将人脸图像压缩到短向量，再由短向量恢复到人脸图像。这样短向量就包含了人脸图像的主要信息，例如该向量的元素可能表示人脸肤色、眉毛位置、眼睛大小等等。
所以如果我们用某个编码器学习所有人，告培那么它就能学习到人脸的共性；如果再用某个解码器学习特定的某个人，那么就能学习到他的特性。简单而言，当我们用通用编码器编码人脸 A，再使用特定解码器 B 解码隐藏向量，那么就能生成出拥有 A 的人脸表情，但却是 B 人脸的图像。
这就是 VAE 的解决方案，对于 GAN 来说，它会利用抽取的人脸特征点，然后根据生成器生成对应的目标人脸图像。这时候，编码器同样也会将真实的目标人脸编码，并和生成的目标人脸混合在一起。因此，如果判别器不能区分根据某人特征点生成的人脸和真实人脸有什么区别，那么生成的人脸就非常真实了。
如上所示为论文 Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models 的解决方案，它只需要几张目标人脸图，就能根据原人脸的特征点生成极其逼真的效果。
知道了如何制作换脸视频，我们还要掌握一些识别换脸视频的技术，因为这些换脸技术给大众带来欢乐的同时，也在被不少人滥用。这种滥用不仅给公众人物造成了困扰，甚至还威胁到了普通大众。
由于用来训练神经网络的图像数据往往是睁着眼睛的，因此 Deepfake 视频中人物的眨眼或不眨眼的方式通常是不自然的。
去年，奥尔巴尼大学（University of Albany）的研究人员发表了一篇论文，提出了一种可以检测这种不自然眨眼的技术。有趣的是，这项技术使用的也是深度学习，和制作假视频的技术是一样的。研究人员发现，利用眨眼视频训练出的神经网络可以在视频中定位眨眼片段，找出非自然眨眼运动的一系列帧。结果发现，Deepfake 视频中人物的眨眼不符合正常的生理学规律，由此可以识别出哪些是原始视频，哪些是 Deepfakes 视频。
每个人都有独特的头部运动（如开始陈述事实时点头）和面部表情（如表达观点时得意得笑），但 Deepfakes 中人物的头部动作和面部表情都是原人物而非目标人物的。
基于此，加州大学伯克利分校的研究者提出了一种检测换脸的 AI 算法。其基本原理是：利用一个人的头部动作和面部表情视频训练一个神经网络，然后拿这个神经网络去检测另一个视频中的人物动作和表情是否属于这个人。模型准确率达到 92%。
（a）原始人物；（b，c）分别是 Deepfake 人物。
论文地址： http://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2019/papers/Media%20Forensics/Agarwal_Protecting_World_Leaders_Against_Deep_Fakes_CVPRW_2019_paper.pdf
制作换脸视频和识别换脸就像一场猫鼠游戏，造假技术日新月异，打假技术也在不断迭代。但仅在技术层面打击这一技术的滥用是不够的，我们还需要法律的支持。
参考链接： https://www.jiqixin.com/articles/2019-08-31-3?from=synced&keyword=deepfake
Ⅵ 《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一个名银梁为“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、全身合锋搏让成等等。
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，呈现银局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。”
Ⅶ Deepfake手机里咋打不开
文件被清理。Deepfakes是一款简单有趣的手机春山人工换脸软件，可以帮助用户对拍摄的视频或者照片进行编辑轻松制作有趣的扒早中短视频，如果手机清理垃圾的时候，一不小心给该软件里面的数据误删了，这时睁槐候就会造成该软件数据丢失，就会打不开，这时候重新下载一遍就可以解决了。
Ⅷ 爱字幕换脸视频制作花钱吗
爱字幕换脸不是免费的。使用过程中会涉及到开通会员缴费。
爱字幕，一个很实用的视频制作软件，将大家喜欢的资源通通上架，能够在手机上不断的上架处理，全部的使用都是更加优质的，是用户们可以直接选择的服务，有什么需要的能够在手机上进行搜索，全部的功能也都是免费为大家呈现的，是您一定会觉得友好的使用，一定能够在各个方面满足大家的需求，是您一直都很期待的系统版本哦。
ai换脸最初是在Reddit社区流行开来的，一位deepfakes的用户发布一系列的明星换脸小视频；吸引了大量的用户关注，然后被举报封号；作者随后在github上开源了技术代码。
来自全世界的开发者合作对换脸技术进行近两年的优化迭睁败代，现在的换脸技术越来越成熟；对复杂场景的支持变含早皮得更容易、模型训练速度变得更快，谈差使用的门槛也在不断的降低；目前在个人定制电影、短视频创作等领域都有大量的应用；部分精心定制的视频已经可以以假乱真。
Ⅸ ZAO换脸软件为什么能一夜爆红
“仅需一张照片，出演天下好戏”。这是近日刷爆朋友圈的换脸应用ZAO逢脸造戏的广告语。从刷屏走红到质疑不断，ZAO仅仅用了一天时间。
“1) 在您上传及/或发布用户内容之前，您同意或者确保实际权利人同意授予“ZAO”及其关联公司以及“ZAO”用户全球范围内完全免费、不可撤销、永久、可转授权和可再许可的权利，包括但不限于可以对用户内容进行全部或部分的修改与编辑（如将短视频中的人脸或者声音换成另一个人的人脸或者声音等）以及对修改前后的用户内容进行信息网络传播以及《着作权法》规定的由着作权人享有的全部着作财产权利及邻接权利； ”
“2) 如果您把用户内容中的人脸换成您或其他人的脸，您同意或确保肖像权利人同意授予“ZAO”及其关联公司全球范围内完全免费、不可撤销、永久、可转授权和可再许可的权利，衡源包括但不限于：人脸照片、图片、视频资料等肖像资料中所含的您或肖像权利人的肖像权，以及利用技术对您或肖像权利人的肖像进行形式改动；”
一位微博认证为@法山叔的知名法律博主这样解释他对以上两项法律条款的理解，“根据协议内容，该app除了可免费使用并修改你的肖像，还可以将它任意授权给自己想授权的第三方，当做信息进行贩卖。所以当有一天，你在zao或者其它关谈大联平台上发现你的脸被随意变含拦竖换、不再属于自己的时候，你想起诉zao，不好意思，它会拿出这个协议来堵你的嘴，告诉你你自己早已同意。”
“比如现在你将杨幂的脸换成自己的脸，你除了要保证自己永久、不可撤销地把自己的肖像免费给zao使用，还要保证杨幂同意zao及关联公司使用她的肖像...这么做，就是因为自己没钱拿到明星们的授权，日后侵权，它们可以将锅甩给你们。”
Ⅹ 爱字幕免费换脸视频制作教程是什么
操作方法如下：
1、点击ai变脸：点击创作界面中的ai变脸功能，如下图所示：
相关介绍：
ai换脸最初是在Reddit社区流行开来的，一位deepfakes的用户发布一系列的明星换脸贺宴小视频。
吸引了大量的用户关注，然后被举报封号。作者随后在github上开源了技术代码。
来自全世界的梁拍做开发者合作对换脸技术进行近两年的优化迭代。现在的换脸技术越来越成熟。
对复杂场景的支持变的更容易、模型训练速度变得更快，使用的门槛也在不断的降低。
目前在个人定制电影、短视频创作等领域都有大量的应用。
部分精心定制的视频已经可以以假乱真，被美国橡衡官员称为如果乱用，比原子弹还大的威胁。
ai换脸正在改变电视剧和电影的制作方式。