前不久，社交媒體平台上一款名為“螞蟻呀嘿”的特效火爆全網，許多網友都將自己的照片導入換臉軟件Avatarify中，照片便可以被算法驅動，生成一段表情誇張扭曲且跟著節奏晃動的換臉短視頻。短短幾天後，正如此前火爆一時的換臉軟件ZAO一樣，Avatarify被下架，許多人猜測下架原因是AI換臉可能涉及隱私問題。AI換臉技術的原理是什麼？換臉是否會造成個人隱私洩露？帶著網友的提問，《科技周刊》記者專訪東南大學網絡空間安全學院副教授宋宇波，為我們揭開AI換臉技術的秘密。
問：AI換臉技術背後的原理是什麼？
宋宇波：最早實現換臉是通過修圖(Photoshop)的方式實現的，不僅耗時耗力，其換臉效果也不佳。而目前比較流行的換臉軟件，實際上是運用了生成式對抗網絡（GAN）技術，這是深度學習模型中的一種。簡單來說，就是機器通過事先采集大數據中的人臉表情特征，再結合換臉人本身的一些特征信息，通過“對抗博弈”的方式不斷進化，最終生成我們所希望得到的換臉視頻。這種方式不僅可以快速地實現自動換臉，其生成的圖像也更逼真。
問：什麼是生成式對抗網絡？
宋宇波：盡管生成式對抗網絡中包含“網絡”一詞，但它和我們通常所說的“互聯網”并不是一回事，它本質上是一個數學算法。由於生成式對抗網絡采用的是深度學習中的神經網絡學習算法，故而保留了“網絡”兩個字。
生成式對抗網絡框架通過讓兩個神經網絡相互博弈的方式進行學習，其中一個是生成器，另一個是判別器。生成器根據預置的規則嘗試生成數據，而判別器則會去判別是否是真實數據，并把判別結果反饋給生成器，生成器會根據反饋信息進行調整，從而輸出新的數據，兩者反複博弈直到判別器將生成器生成的數據判別為真實數據為止。例如當我們想生成一個笑臉時，判別器會自動識別生成器隨機生成的表情是否為笑臉；如果不是，此信息會被駁回，生成器會根據反饋重新調整生成數據，經過層層判別，最終輸出的人臉裡既會包含換臉人本身的特征，同時也包含我們所期望的笑臉表情。 |
