《蚂蚁呀嘿》火了,背后的AI技术不止换脸这么简单
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发布时间：2022-08-15 03:39
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时间：2023-02-06 17:51
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*视频，将*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*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*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*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，包括百度、京东、网易在内的互联网巨头先后推出虚拟数字人。百度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*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。
*行业是新技术采用和普及的先锋，AI技术也不例外。目前，*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*性的深度合成视频，主要存在于*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*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*干扰、*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。”
