吗咿呀嘿摇头视频教程一览

准备工作：

APP：avatarify、剪映;

材料：一个人摇头视频、 蚂蚁呀嘿视频素材

步骤流程：

1、下载并安装 Avatarify 软件，使用该软件后可以让图片中的头像动起来;

2、然后打开Avatarify APP，选择所需要的相片并选择照片中的一个脸，

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3、选中一个头像，这样显示出来的模板就是全的了;

4、向下滑动在图片中找到蚂蚁呀嘿的视频素材模板，选择后点击进入设置页面;

5、在选择项需要选择第一个BEST帧数更高，画质也更清晰一些;

6、选择完毕后需要等待30s，等待渲染完成后即可;

7、渲染完毕后我们可以看到人物的图片已经是动态图片了，点击下方的save即可保存下载图片;

8、下载并打开剪映app，在软件中导入录制好的头像视频;

9、画中画选项中导入视频的素材，将素材拉到铺满屏幕，色度抠图去掉绿色;

10、调整动态头像到合适的位置，并添加抖音当中收藏的音乐BGM点击导出发布的抖音中即可完成。

AI换脸能有多真？很真，很真。真到老爸老妈都傻傻分不清楚。

视频换脸技术由来已久，在影视业也早有先例。比如电影《阿甘正传》中的经典镜头——阿甘与肯尼迪总统握手，算是最早的换脸技术了吧。它是利用蓝幕抠像将演员与肯尼迪总统的历史镜头合成到一起，后期再精心地修饰，几乎达到了以假乱真的效果。

电影《星球大战》中，CGI（计算机图像生成）技术根据一名女演员的脸塑造了年轻时期的Carrie Fisher的形象。女演员脸上的点是用来进行精准的面部绘制的。

不过这些早期的视频换脸技术，技术门槛和实现成本都比较高，但也只能算是视频间的移花接木，还达不到以假乱真的地步。基于人工智能的视频换脸技术已经可以实现动态同步换脸，几乎难辨真伪。AI换脸最早出现在公众面前，源于国外一个名为“DeepFakes”的用户2017年12月在Reddit上发布了一个“假视频”，这位技术达人利用深度学习技术，成功的把“神奇女侠”盖尔·加朵的脸被贴在了一个岛国爱情动作电影女主的脸上，令无数宅男神往的女神就这么“脱了”，当时新闻一出就在网络上引起了不小的轰动。视频中的艺人其实是后期加上的，但是看起来几乎毫无破绽。

这种技术的原理是通过深度神经网络提取输入图像的深层信息，从而读取出其中隐含的深层特征来实现一些新奇的任务，比如风格迁移(style transfer)就是通过读取训练好的模型提取图像中的深层信息来实现风格互换。而神经网络进行人脸互换(face-swap)，其中使用VGG网络来进行特征提取并实现人脸互换。

简单说就是让计算机去不断学习A视频的深层网络信息而训练成一个神经网络，再将B图片作为参数输入到该网络中，得到新输出的视频就具有了原始视频的背景信息，同时补充上了新输入的人脸信息。

视频对计算机来说也是一段图像数据的组合，神经网络赋予计算机更强大的图像处理能力，也使得视频换脸不再是太大的难事，DeepFace的代码也早已开源。之前陌陌上线的换脸应用——ZAO，短暂上线就引起了大量年轻人的追捧，简单点击几个按钮，就能让自己化身为影视剧中的主角，对很多小年轻们确实很有吸引力。但就是因为这种换脸技术太过逼真，也引起了人们对安全和隐私问题的关注。以后也许会在电影电视作品中有所应用，咱们普通人还是老老实实的当普通人，不要天天想着变身女主角吧。

比较经典的是《速度与7》给保罗沃克换脸。

保罗沃克在速7拍到一半时因车祸逝世，电影制作人团队找来了保罗沃克的两个弟弟继续拍摄，一个代替保罗沃克的身体动作部分，另一个代替保罗沃克的脸部动作部分。

首先在弟弟的脸上做好标记，进行拍摄。然后从以往拍摄的保罗沃克本人的照片截取脸部图片，按照弟弟的脸部标记点的运动轨迹拉动本人照片生成一连串的视频，最后合成到新拍的影片中。给观众呈现出完整的速7。

AI换脸可以做到以假乱真，如果一个演员将脸部各种运动特点进行系统的录制，那完全可以在本人没有到场的情况下进行一部电影的制作。

从目前来看，AI换脸还谈不上真吧。本身就是虚拟环境下，通过机器学习算法，得出的一个近似图形修改和替换而已。而得出的图形，本身就是假的，怎么会和真扯上关系呢。无数的假相加，得出的结果也是假，不可能会出现真的情况。

现在AI领域的机器学习算法，还不能完美匹配需要换脸的图像。简单来说，就是通过AI得出的图像，其清晰度，分辨率，真实度都和所需更换的原图有较大的差异，只是一个近似的替换修改而已。毕竟现在AI还只能算是处于萌芽的初生阶段，不可能得出完全以假乱真的换脸图像的，最多只能说是一个模糊的近似图像而已。

未来的科技发展，现在还不好预测。但是向高智能AI发展，这是必然的趋势。至少从目前来看，AI换脸的技术，还无法达到以假乱真的境界。只要是稍微仔细看，还是会发现脸型细节局部不真实，虚假的地方，这是由于目前AI领域的科技能力所客观决定的。

但是未来科技的发展，一定会越来越完善AI的机器学习算法，使之通过算法，产生出来的换脸图像，越来越接近真实。这是在未来一定会发生的事情，因为人类在未来的世界中，越来越需要AI作为辅助，来完成很多人类自身所无法完成的事情。

相信未来的AI高度发展之后，在不远的将来，一定会在电影中出现如你所说，已故之人的脸部形象的，相信这也是很多人所愿意看到的事情。而且这种脸部形象的替换，会越来越接近真实，接近真人，让你真正感觉已故之人就在你身边，就在你的屏幕的后面。

近来，国内出现了很火的AI 换脸的视频、图片游戏APP，比如你发现自己的朋友圈莫名其妙地出现了好多明星经典画面的视频，乍一看很像，仔细一看，明显是自己的朋友换脸的效果，这就是这个AI换脸App带来效果，不得不说这样的方式的确让这些个APP迅速火了。

对于AI换脸，在现实生活中，确实可以让我们肉眼无法辨别真伪，可以起到以假乱真的地步。但是，无论我们看起来多么的真实 ，都逃不过电子识别系统。

有人担心刷脸支付是不是存在不安全因素。支付宝官方回应称：目前各类换脸软件不管换的有多逼真，都无法突破刷脸支付。

但是我们也应该看到，由于换脸技术越来越先进，我们在将他人的脸替换成自己的脸时，可能会侵犯他人着作权，同时，如果被滥用也可能引发等风险。

当然，随着换脸技术的进步，有可能真是会到现在的识别系统无法鉴别真伪的程度，这需要引起科技界的重视。

抖音上“吗咿呀嘿”摇头视频获得了病毒式的传播，但仅短短几天，因被质疑含有能突破现有人脸识别系统的技术，就被紧急下架。研究团队表示其中包含的技术已经能够绕过一些低端设备的识别系统，对人们生物信息安全造成一定的威胁，并且如遭遇大规模的黑客攻击，成千上万人脸模型数据被盗甚至会对社会治理以及金融系统秩序造成毁灭性的影响。

如今，征信、借贷、支付、社交等等诸多领域都涉及面部识别，不敢想象原本作为网络世界密码的面部信息变为不法分子的面罩。一个正要乘坐飞机或高铁的普通人或许因为面部信息泄露而被通知自己变成了老赖或是犯...

而这绝不仅仅是危言耸听。

作为面部系统的收集和存储终端的社区智能面部识别，访问控制系统也具有很高的信息安全风险。随着社区情报水平的提高，居民对社区访问控制的安全性和便利性提出了更高的要求，长期以来没有有效地解决诸如居民卡容易丢失，指纹容易以及密码容易泄漏等问题。

面部识别访问控制系统主要依靠由SID服务器，视频捕获设备，数据服务器和访问控制管理服务器组成的管理后端云。如果每台服务器均未通过严格的渗透测试，则有遭受攻击的风险。在手机的移动终端上，访问控制功能通常存储在社区应用中，社区应用还被用作从居民收集面部信息的渠道。但是，这些应用通常不具有面部识别功能，并且通常通过第三方API或SDK组件获取面部。这使得包括人脸检测，实时检测，人脸比较，云控制和许多其他链接在内的识别过程很容易受到信息安全风险的影响。只要黑客有所作为，上面的任何关键链接都可以成为盗取生物信息方面的突破口。

例如，通过绕过实时检测注入应用程序或视频攻击，已经验证了3D建模，并且在某些社区中也可能通过了云检测。 一些应用程序在下载两个常驻模型时未对面部数据进行签名，从而导致数据包很容易被工具拦截，甚至篡改和某些没有时间戳的数据消息也可以通过重播数据消息来入侵。 破解后，被篡改的数据只需达到云面部匹配阈值即可欺骗云系统。 居民生物信息被盗期间的匹配阈值导致整个识别系统崩溃。

由于其实际的独特性，通常将诸如面部和指纹之类的生物信息用作验证信息，但是也由于这个原因，诸如面部和指纹之类的生物信息包的泄漏非常严重，并且风险极高。例如，如果将社区居民的支付宝或微信支付与面部识别绑定在一起，一旦攻击者收集了面部识别信息，财产的安全将直接受到损害。此外，可以更改支付密码，而无法更改仅有的生物特征信息，例如面部和指纹。一旦披露并用于恶意目的，用于生物统计安全性验证的所有数据和资产都将丢失。

技术是无辜的，为我们带来了很多生活上的便利。 但是，如果没有法律约束和必要的网络安全措施，人们的面部数据和其他生物特征信息可能是不安全的。

如果您有其他看法，欢迎在下方讨论，谢谢！

真到肉眼无法分辨，必须立法强制要求加水印的程度

刷脸时代，你的人脸信息安全吗?

一、人脸识别的原理

人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。

人脸识别是目前应用最为热门和广泛的智能技术，人脸识别是生物识别技术其中一种应用，在通行和支付等等方面为人们提供了更智能、便捷的体验，人脸识别技术拥有不可复制性、非接触性、可拓展性和快速性等优势，为通行提供智能化体验、能够快速验证身份等。

但是当看到抖音上一段“吗咿呀嘿”地摇头视频火了，我感觉到了丝丝后怕。

二、人脸识别面临的挑战

“吗咿呀嘿”的视频制作比较简单。
只要你去下载一个软件，然后上传一张想用的静态照片，软件就会自动提取“人物”的面部。

然后选用“吗咿呀嘿”的特效，软件就会通过表情操纵自动合成摇头，摆头的效果。

这项技术可以被应用在不同的场景中，以此来攻击现在广泛应用的人脸识别技术。

如今的社会，已经逐渐变成一个“看脸”的时代。刷脸支付、刷脸打卡、人脸验证等一系列人脸识别的场景越来越丰富。就在人们感叹生活越来越便捷的同时，熟不知我们自己那一张张面孔早已被“偷”走。

在现如今市场上多款主流的旗舰智能机中，人脸识别解锁已经成了主流。在非机主本人的情况下，一般是很难解锁的。但是当戴上了一副特制的眼镜，这个安全验证就被成了摆设。分分钟，上一秒还固若金汤的智能手机就都被逐一突破。

今年的3.15晚会也曝光了众多商家安装有人脸识别系统，消费者的人脸信息均在不知情的情况下被偷偷获取，其中包括宝马汽车 4S 店、Max Mara 专卖店、科勒卫浴等商户。

令人细思极恐的是，如果这些人脸数据流到不良人手中，将会有太多的安全隐患。比如家庭信息、个人金融信息等所有信息，均可以透过人脸识别获取，密码是可以更改，但是人脸是不可能更改，一旦泄露或被滥用，其危害是非常巨大的。从技术上，这些不法机构完全能够通过技术手段3D人脸的重构，从而利用这一信息对用户的财产或人身安全造成难以挽回的损失。

想一想，当你的人脸信息被别人拿去进行、网贷，害得你成为“老赖”，坐不了高铁和飞机，你冤不冤。

其实，全球针对人脸识别都有不同的声音。2020年初，欧洲议会探讨将人脸识别技术时，遭到欧洲议员的强烈反对。因此，欧洲议会声明不引入人脸识别技术。几乎在同一时期，欧盟表态禁止在公共场合用人脸识别技术，而这一作法得到科技巨头谷歌的支行。

关于人脸识别，不是欧洲技术不达标，而是在于伦理道德以及监管方面更加严格。因为他们更加了解，一旦没有好的监管规则，可能人脸识别就会带来巨大的安全隐患。

三、个人思考

支付宝也曾向我们保证：“网上换脸软件有很多，但不管换得有多逼真，都是无法突破刷脸支付的。”
但发生这一切都应该让我们警惕起来。
科技无罪，但人会犯罪。
我们绝不可掉以轻心。

一是相关研究机构应该开展测试评估并发布结果，积极回应社会关切，防止“神化”或“妖魔化”人脸识别技术，促进技术作为工具更好地服务社会大众；

二是推进人脸识别生物信息专项立法工作，为人脸识别技术在社会生活场景应用层面设立行政管理职责；

三是集中整治不规范和非法安装人脸识别摄录采集活动。立即清理整顿非必要的人脸识别，明确规定人脸识别使用范围。