怎麼讀取編碼器引數
Deepfake大解密！「換臉」技術更簡單，到底怎麼辦到的？
把他人的臉換成另一個人的臉，這看似神奇的換
臉技術
其實並不複雜，究竟
Deepfake
是怎樣做到呢？
網紅小玉靠
Deepfake
技術製作不雅影片、獲取暴利，在昨日遭到逮補（後以
50
萬元交保）。究竟換臉片背後的原理是什麼，為何入手門坎這麼低，不需要學習太多技術就能做到？
導演李安的新片《雙子殺手》，講述了一個由威爾
史密斯（
Will Smith
）扮演的中年退休特務，遭到有著自己年輕時期樣貌的複製人所追殺的故事。有趣的是，這個複製人並非替身所飾演，而是由電影特效（
CGI
）製作而成。
曾獲奧斯卡獎的電影特效公司
DNEG
創辦人保羅
富蘭克林（
Paul Franklin
）說，在高階視覺特效領域裡，要做出能呈現在電影上的擬真人像，每分鐘的成本可高達數百萬美元。但他也發現，過去幾年來，許多由特效公司提供的服務，都已出現在普通
人們
智慧型手機裡的
App
了。
「雙子殺手中用到的技術，在接下來的
10
年內，必然會變得唾手可得。」富蘭克林表示。而作為視覺特效的一種應用，近年來逐漸普及化的
Deepfake
，很快地將成為人們手指滑一滑就能使用的技術。
Deepfake
是怎麼製作的？
Deepfake
生成機制
1
：自動編碼器（
Autoencoder
）
這項看似神奇的換臉招數，究竟是怎麼做出來的呢？
Deepfake
的生成一般會有兩種方法。一個叫做自動編碼器（
AutoEncoder
），另一個叫做生成對抗網路（
Generative Adversarial Network， GAN
），兩者都是
AI
深度學習的應用方式。
在自動編碼器中，你會將人臉
A
與人臉
B
，各自準備上百張以後，丟進一組叫「編碼器」的
AI
模型內。編碼器會蒐集兩張臉相似的地方，並把它們壓縮成極小的資料。
這時，會有叫做「譯碼器」的兩組不同
AI
模型，分別讀取這些極小的資料，重建出人臉
A
及人臉
B
。經過成百上千回的訓練，編碼器與譯碼器會自行學習調整，重建出更精確的人臉。
訓練完後，就到了換臉的階段。這時只要故意將輸入的人臉用「錯誤」的譯碼器重建，就能達成目的。
舉例來說，將壓縮後的人臉
A
用人臉
B
的譯碼器重建時，由於壓縮時用的是同一個編碼器，兩張臉的共同特徵如五官位置的定位等資訊，會
特別
被強調。這樣一來，譯碼器
B
就會利用人臉
A
的表情與五官定位，進行人臉
B
的重建，等於讓
A
的頭長出
B
的臉。
Deepfake
生成機制
2
：生成對抗網路（
GAN
）
另一種近年來相當熱門的方法
GAN
，則是由「生成網路」及「鑑別網路」兩組
AI
模型組成。
GAN
的
工作
方式，主要是
透過
這兩組模型相互拮抗、回饋，經過多輪訓練後，產出的圖片更為精準。
簡單比喻，生成網路就是一個贗品仿畫的大師，鑑別網路則顧名思義，是個鑑定家。仿畫大師要想辦法騙過鑑定家，鑑定家則要想辦法拆穿仿畫大師。仿畫
大師會基由
低維度的資料來合成圖片，而這張「假圖」則會交給鑑定家，由他來決定其真偽。
利用每一輪測驗提供的反饋，仿畫大師和鑑定家皆能進步，在下一輪產出更真實的合成圖片。
使用者搶當電影
主角，「移植人臉」應用商機無限
原理有些複雜，但大家用不著擔心。
國內
虛實展演發展協會的互動設計師遊俊彥表示，網路上的開源平臺，有許多
Deepfake
的程式程式碼套件，而網友也循此推出了軟體包。只要
桌上型電腦
引數
有達
Intel i7
四
核心、配載
GTX 970
以上的
顯示卡
，等於一般繪圖設計師或遊戲玩家所需的配置，
AI
運算就跑得動。
遊俊彥表示，
透過
FakeApp
、
DeepFaceLab
等現成軟體與網路上的教學，要製作一個自己的
Deepfake
影片，稱不上一件難事。「你只要用
Full HD
的解析度，捕捉目標素材人臉的各種角度、表情與嘴型，下載軟體後，前置作業就完成了，」他說，「
FakeApp
甚至還有
UI
（使用者
介面
）
介面
，方便使用者操作。」
虛實展演發展協會互動設計師遊俊彥，示範如何製作
DEEPFAKE
影片。
至於是否有更方便使用的
App
？
2019
年
9
月，中國曾推出了一款換臉
App
「
ZAO
」，使用者可以把自身面孔
加迭到名人
臉上，後來卻因為隱私授權疑慮，在上線
3
天后
匆匆下
架。但那短短
3
天內，
ZAO
直接登上
Apple
商店排行榜第一名，為了讓自己能取代熱門影集或電影裡的主角，使用者們紛紛上傳自拍照，引發熱烈討論。
ZAO
雖然下架了，但「換臉」的商機，
App
開發商都看在眼底了。
若相關
法規的制定能讓隱私權有進一步的保障，那麼架上出現另一款
Deepfake App
，或許指日可待。
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