AI 換臉已經(jīng)不是什么大新聞，視頻不再可以完全被信任已經(jīng)是科技常識。
不過，人類的最后堡壘，直播，最近也崩塌了。
8 月 9 日晚到 8 月 10 日早晨，一個項目突然在 GitHub 上火起來：Deep-Live-Cam，使用一張他人的照片，就能實現(xiàn)在直播流中的實時換臉，而且效果優(yōu)秀。
直接看外網(wǎng)測試視頻：
博主 MatthewBerman 使用了一張伊隆馬斯克的圖片生成了直播流，測試了暗光條件和點光源的條件常規(guī)情況下較難處理的場景，但是 Deep-Live-Cam 的表現(xiàn)都非常絲滑，暗光條件下的甚至更像馬斯克了。甚至博主戴著眼鏡這一點，也幾乎沒有影響生成的效果。
在測試下的留言中，大家的反應最多的是：「知道這一天早晚會來，但沒想到來的這么快９
Deep-Live-Cam
Deep-Live-Cam 現(xiàn)在在 GitHub 上完全開源，在 CPU 上運行，可以使用 NVIDIA CUDA、Apple Silicon（CoreML）、DirectML（Windows）、OpenVINO（Intel）進行 GPU 加速。
發(fā)布者 hacksider 提供了詳盡的安裝方法，目前 GitHub 上已經(jīng)有接近 6 千標星。
在外網(wǎng)上已經(jīng)有了不少測試視頻。YouTube 博主 Fahd Mirza 直接發(fā)布了按步安裝的視頻教程。
安裝完成之后，只需要選擇一張圖片，一個視頻，就能輸出一個 DeepFake 的視頻視頻中博主錄制了一段說話的視頻，AI 換臉成愛因斯坦。
而最下方選中 Live 的按鈕，就能輸出一個直播信息流。
博主還進行了兩個極限測試，一個是老虎照片的換臉，軟件提示沒有找到老虎照片上的臉。另一個是瑪麗蓮夢露的換臉。
視頻效果不錯，不過因為博主臉周有一圈白胡子，AI 保留了這一特征，讓人臉意外地稍稍有點不自然。
在另一個白人男性的測試視頻中，白人男性換臉白人男性，結(jié)果則要好很多。
可以看到，視頻中測試者手放在臉上，做出夸張表情，都沒有影響到太多呈現(xiàn)效果。
Deep-Live-Cam 并不是第一個能夠做到實時 AI 換臉的工具。今年年初，Deep Face Live，也已經(jīng)做到了 AI 實時換臉輸出直播流。
不過 Deep Face Live 效果更好的模式，仍然主打用更多的數(shù)據(jù)對想要換的人臉進行建模后生成實時換臉，單張圖片生成的效果不如建模生成的效果。
而 Deep-Live-Cam 中，可以看到單張照片生成的 AI 換臉，在皮膚質(zhì)感、嘴牙齒的動作，這些難點的生成上，都已經(jīng)相當自然。在操作上，Deep-Live-Cam 的界面也十分簡潔，對比 Deep Face Live，看起來普通人上手更容易。因此，此次也受到了更多的關注。
換臉直播？電信詐騙？
AI 實時換臉會帶來什么？
一部分人歡欣雀躍。不想用自己的臉直播的人，終于找到了一條出路！
更多的人想到了灰產(chǎn)的可能性：
結(jié)合 AI 語音技術在過去一年內(nèi)已經(jīng)發(fā)展地相當不錯，再配合一個和臉差不多的身體，實時模擬他人進行詐騙操作的成本前所未有地低。
AI 換臉有沒有可能會被用來生成犯罪證據(jù)？
圖片文字： 我在法庭上觀看一個時長 4 分 23 秒的超逼真 AI 犯罪錄像，但我并沒有犯罪。
而人類最后的堡壘，或者不是人類，而是 AI。
當人類對于 AI 換臉的水平真假難辨之后，人類最終可能要依靠 AI 來分辨視頻/直播到底是人類出鏡還是 AI 出鏡。
Intel 公司，之前曾經(jīng)推出過 DeepFake 檢測器 FakeCatcher，通過檢測血流來判斷虛假的人臉視頻。當血液流經(jīng)我們的身體時，血管會以非常微妙的方式改變顏色，人眼很難察覺這些變化，但使用光密度測量法（PPG）可以進行檢測。
AI 視頻本身也有一些只有機器能識別出的水櫻榮耀 CEO 趙明就曾經(jīng)表示，「其實大部分 AI 換臉詐騙是可以被識別的。我們可以通過使用端側(cè)算力來對于視頻、圖片來判斷它是否經(jīng)過 AI 處理。」
英劇真相捕捉里，曾有這樣的情節(jié)。AI 換臉技術已經(jīng)成熟了，但只掌握在少數(shù)人手中，全世界都并不了解這件事，以至于法庭仍然繼續(xù)采納被篡改的攝像頭數(shù)據(jù)，將無辜的人投入監(jiān)獄。
令人幸運的是，我們實際所在的現(xiàn)實世界仍然好于虛擬世界，最先進的 AI 實時換臉技術仍然是開源的。作為普通人，起碼也能迅速提醒身邊的不關注科技的人，AI 換臉技術的最新進展。
