前不久，社交媒体平台上一款名为“蚂蚁呀嘿”的特效火爆全网，许多网友都将自己的照片导入换脸软件Avatarify中，照片便可以被算法驱动，生成一段表情夸张扭曲且跟着节奏晃动的换脸短视频。短短几天后，正如此前火爆一时的换脸软件ZAO一样，Avatarify被下架，许多人猜测下架原因是AI换脸可能涉及隐私问题。AI换脸技术的原理是什么？换脸是否会造成个人隐私泄露？带着网友的提问，《科技周刊》记者专访东南大学网络空间安全学院副教授宋宇波，为我们揭开AI换脸技术的秘密。
问：AI换脸技术背后的原理是什么？
宋宇波：最早实现换脸是通过修图(Photoshop)的方式实现的，不仅耗时耗力，其换脸效果也不佳。而目前比较流行的换脸软件，实际上是运用了生成式对抗网络（GAN）技术，这是深度学习模型中的一种。简单来说，就是机器通过事先采集大数据中的人脸表情特征，再结合换脸人本身的一些特征信息，通过“对抗博弈”的方式不断进化，最终生成我们所希望得到的换脸视频。这种方式不仅可以快速地实现自动换脸，其生成的图像也更逼真。
问：什么是生成式对抗网络？
宋宇波：尽管生成式对抗网络中包含“网络”一词，但它和我们通常所说的“互联网”幷不是一回事，它本质上是一个数学算法。由于生成式对抗网络采用的是深度学习中的神经网络学习算法，故而保留了“网络”两个字。
生成式对抗网络框架通过让两个神经网络相互博弈的方式进行学习，其中一个是生成器，另一个是判别器。生成器根据预置的规则尝试生成数据，而判别器则会去判别是否是真实数据，幷把判别结果反馈给生成器，生成器会根据反馈信息进行调整，从而输出新的数据，两者反复博弈直到判别器将生成器生成的数据判别为真实数据为止。例如当我们想生成一个笑脸时，判别器会自动识别生成器随机生成的表情是否为笑脸；如果不是，此信息会被驳回，生成器会根据反馈重新调整生成数据，经过层层判别，最终输出的人脸里既会包含换脸人本身的特征，同时也包含我们所期望的笑脸表情。 |
