哈利波特霍格沃茨长啥样（哈利波特拍了拍你）
哈利波特霍格沃茨长啥样（哈利波特拍了拍你）腾讯云生成的图片其面部细节特征与原图片非常相似，同时，我们还可以选择更换场景生成新图片，不难发现无论背景如何变化，其面部细节特征，尤其是眉毛、眼睛、鼻子大致不会发生变化，从而实现较为真实的毕业照效果。2. 导入腾讯云一键生成这张「霍格沃兹」毕业照正是通过腾讯云的「云毕业照」服务实现的。实现过程非常简单：1. 选取清晰的正面人像图片
时光转瞬即逝，再回首已是离别。2020 是一个特殊的毕业季，许多毕业生无法亲自穿上学士服，在学校大门口、地标建筑、图书馆广场前与师生、亲友们合影留念，不禁留下一些遗憾。
得益于 深度伪造（Deepfake）技术的发展，在这特殊的时期里，各大高校纷纷推出了「云毕业照」的服务，在家也能“拍出”专属毕业纪念，为各位毕业生送上了特别的毕业礼物。
云毕业照
你能看出下面的两位毕业生是谁么？
我细品，这不是哈利波特和赫敏嘛？
这张「霍格沃兹」毕业照正是通过腾讯云的「云毕业照」服务实现的。
实现过程非常简单：
1. 选取清晰的正面人像图片
2. 导入腾讯云一键生成
腾讯云生成的图片其面部细节特征与原图片非常相似，同时，我们还可以选择更换场景生成新图片，不难发现无论背景如何变化，其面部细节特征，尤其是眉毛、眼睛、鼻子大致不会发生变化，从而实现较为真实的毕业照效果。
需要注意的是，此项「云毕业照」服务与传统的 ps 技术不同。传统 ps 技术只是采集五官与发型，用类似于抠图的方法生成新图片，但是人脸中的眼神、表情是不会发生改变的。而此项「云毕业照」服务则是采集面部特征，进行人脸融合，可以使得融合后的面部表情、眼神发生变化，效果更加自然美观。除了腾讯云以外，市面上还有多家平台推出「云毕业照」服务，感兴趣的同学可以比对一下哪款产品更好用～
深度伪造（Deepfake）
「云毕业照」服务背后依托的是 深度伪造（Deepfake）技术，其技术核心在于精准提取人脸五官特征以及肌肉变化，并将这些数据与特定形象进行面部融合，从而达到自然的人脸伪造效果。
人脸伪造效果
「深度伪造」技术能实现多种人脸伪造效果，例如表情编辑、面部编辑、人物变性、年龄变化等等。下面我们以「FaceApp」为例，看看「深度伪造」技术能实现哪些奇妙效果。
年龄变化
不难看出，人脸伪造技术主要是通过给人像面部加上胡子及皱纹，使其面部衰老，产生年龄变化。
同时，还可以通过磨皮、提亮肤色、减少胡须使人变年轻。并且支持给人像加上配饰，如眼镜。
表情变化
除了面部编辑，表情编辑也是「深度伪造」技术的一项应用，可以使人像的表情发生变化，例如出现微笑。另外，「深度伪造」技术还可以将两个人物的面部融合，使其发生性别的变化。
人脸融合
「深度伪造」技术将两个面部的特征进行融合，各取所长，达到意想不到的人脸效果。
但有时，「深度伪造」技术进行的面部融合反而会使原图像丢失其特征，从而失去了原有的灵气。
我们将两位女神进行面部融合，融合后的图片虽然颜值也不低，但却丢失了各自的特征，变得有些「路人」。
另外「深度伪造」技术不仅适用于静态图片，也适用于动态图片。例如最近非常火的「AI 换脸」就是「深度伪造」技术的一种应用形式。
电影制作
「深度伪造」技术如能应用于电影的制作中，不仅可以提高电影的质量，还可以降低后期制作成本。
近日，迪士尼在 2020 欧洲图像学研讨会（EGSR）提交的论文中提到了最新的研究成果，声称其人脸交换技术可达到业内最高水平，迪士尼计划将自动换脸技术用于呈现好莱坞大片的视觉效果。
迪士尼的研究者表示这项技术的创新点在于能够达到百万像素。一直以来，AI 换脸技术注重平滑的面部转化却忽略了像素，研究者用开源 deepfake 模型 DeepFakeLab 创建的视频分辨率最高也只有 256*256 像素。相比之下，迪士尼新模型能够让视频的分辨率提升到了 1024*1024 像素。
下图为迪士尼的研究方法与 DeepFakes、DeepFaceLab 和 Nirkin 等人提出方法的换脸效果对比。
当然，迪士尼的此项技术也仍然存在一些缺陷，比如无法基于数据恰当捕获的表情和姿势或者生成模糊和其他伪影等不完善的效果。
相信在不久的将来，「深度伪造」技术在电影中的实际应用将会日趋成熟，早日登上大荧幕。
起源与未来
「深度伪造」技术中的核心算法 —— 对抗生成网络 GAN，最早可以追溯到 2014 年 Ian Goodfellow 在机器学习会议上发表的文章。对抗生成网络 GAN 的核心由一个生成器 G（Generator）和一个判别器 D（Discriminator）组成，其中生成器和判别器在一种不断对抗博弈的状态中相互学习，最终达到平衡状态。
「深度伪造」这一概念最早在 2017 年底提出，起初是用户在网上发布了一段利用名人面孔合成的视频，引发了大量社会关注。发展至今，「深度伪造」技术已经泛指利用以深度学习为代表的人工智能技术伪造或者篡改多媒体内容。目前「深度伪造」主要包括以下四种形式：
- 人脸替换：将多媒体信息中的人脸替换为另一个人的脸，俗称 AI 换脸；
- 人脸再现：修改目标人物的脸部特征，进而改变其面部表情，使目标人物说出他们在现实生活中没有说过的话，或者做出在现实生活中没有做过的事；
- 语音合成：通过创建一种特定的声音模型，把文字转化为逼真的人声。近几年一些语音播报类应用就使用的这一种技术；
- 人脸合成：生成对抗网络的典型应用，即通过深度合成技术，生成一些虚拟的、现实中完全不存在的人脸。
随着「深度伪造」技术的日益成熟，其所暴露的风险也越发明显。例如个体肖像权与隐私权的损害、企业信誉及经济的损失、新闻媒体行业的社会信任衰退以及国家与公共安全受到威胁。但与此同时，「深度伪造检测」技术也在蓬勃发展，各国也相继对「深度伪造」技术制定了相关法律法规。
「深度伪造」技术就像一把双刃剑，正确的利用可以为文化和娱乐创造更多可能，也有望让历史人物在荧幕上再次出现。但另一方面，如果「深度伪造」技术被不当利用，伪造有害的虚假图像、视频，则会对个人和企业的合法权益形成威胁，对国家政治安全造成严重影响。
当下，「深度伪造」技术与「深度伪造检测」技术仍难分伯仲，「猫和老鼠」的斗争仍在持续，「深度伪造」技术的治理仍将是一个长期的斗争过程。但可以预期的是，随着法律法规的不断完善、检测技术的不断更新，完善可靠的治理体系终将形成与建立。
回归主题，在 2020 这一特殊的毕业季里，每位毕业生都体验到了不同的毕业形式，拥有特别的毕业感受。但形式终归只是形式，它不会改变你在学校里挥洒的青春与汗水，历经的拼搏与努力，体验的欢笑与感动，而这才是真正的毕业记忆。
最后的最后，祝各位毕业生们前程似锦，毕业快乐！
本文作者：Gene_Liu
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