![]()
电影《流浪地球2》中的“数字生命”图丫丫
近年来，AI换脸、AI生成视频等内容在互联网上日益火热，甚至用AI工具让逝者“复活”的案例也屡见不鲜。深度合成作为人工智能技术的新应用、新实践，因此备受关注。
深度合成技术是指利用以深度学习、虚拟现实为代表的生成合成类算法制作文本、图像、音频、视频、虚拟场景等信息的技术。深度合成内容被广泛应用于新闻传媒、影视制作、娱乐、教育和电子商务等领域。
视频、图像中的深度合成人脸内容主要包括人脸替换、人脸生成、表情操纵、人脸属性编辑4类方式，本文将首先为您介绍前2种。人脸替换是图像、视频中人脸深度合成技术中最典型的方式之一，是将原始对象替换为目标对象，涉及身份信息的更改，可实现目标对象出现在其未出现过的视频场景中。在训练阶段，原始对象与目标对象训练一个权值共享的编码器，用于编码人脸特征；在解码阶段，原始对象和目标对象各自训练独立的解码器用于重构人脸；在测试阶段，先用编码器对目标对象进行编码，再用原始对象的解码器来解码目标对象的人脸特征，由此实现将原始对象人脸特征解码到目标对象上，如图1所示。深度合成中这种自动编码器的结构大大提升了人脸替换的可操作性，降低了技术门槛，随着算法的不断优化演进，生成内容的真实感和生成过程的可控性也不断提升。人脸生成是通过训练大量人脸图像或视频数据集，使用深度神经网络学习人脸的内在特征和规律，并使用这些特征来生成新的人脸图像或视频。通常使用一个编码器来提取原始对象和目标对象之间的语义信息，并使用一个解码器来生成目标对象。在训练过程中，使用生成对抗网络（GAN）等技术，生成器和鉴别器之间进行博弈，以最大化生成器生成的目标对象与原始对象之间的差异，生成高分辨率、逼真自然的人脸图像或视频。【摘编自《保密科学技术》2024年1月刊《视频实名认证中基于深度合成的AI检测技术应用研究》，作者：温暖、刘冬】
