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06-18
昨天，李荣浩因为小眼睛再次上热搜。
在#特效不能让李荣浩眼睛变大的话题下，有一段李荣浩和杨丞琳结婚照的换脸视频。
换脸之后，李荣浩的眼神完全变成了一条线。
孙红雷也在微博转发“笑五十步笑百步”：这特效太过分了，李先生，有人黑你了！对此，网友们的评论都是“哈哈哈哈哈哈”。
细心的人可能已经注意到视频中的抖音 APP标志。
这是正确的！以上对小眼睛的人不太友好的功能是抖音新推出的“变身漫画”特效。
真人一键变卡通效果的背后是生成对抗网络（GAN）。
一键打破次元墙，抖音《变身漫画》特效在热门挑战榜（2020年6月15日-21日）“本周实时排行榜”中排名TOP 1，并拥有已被约20,000名用户使用。
其中很多明星都拍摄过同一个视频，玩法也多种多样。
比如，陈赫拿出了一把看起来像苍蝇拍的“神秘钥匙”来解除二维封印。
邓紫棋擦了擦玻璃，脸色变了。
张艺兴在说唱时，曾无数次用手势在维度之间穿梭。
进入二次元后，明星们的发型、五官等细节都得到了“还原”，同时还增添了一丝俏皮和灵动。
然而，将真人变成漫画的情况并不罕见。
近年来，特效摄影应用层出不穷。
用户希望将图片和视频变成漫画风格、古风风格、手绘风格、油画风格，甚至改变性别或年龄。
这不成问题。
生成对抗网络GAN 说到换脸，就无法回避一项技术——生成对抗网络GAN。
雷锋网此前曾报道过，GAN作为一种深度学习模型，是机器学习中一个比较新的概念。
它最早出现在 Google Brain 著名科学家 Ian Goodfellow 及其团队于 2018 年 10 月发表的一篇论文（Generative Adversarial Networks）中。
机器学习模型分为两种类型：生成模型和判别模型。
顾名思义，它们各自的功能就是根据数据集进行生成和判断。
Ian Goodfellow之所以能成为“GANs之父”，是因为他创造性地提出了通过对抗性（Adversarial）来估计生成模型的概念，同时训练生成模型和判别模型，使两者能够对抗彼此之间，生成模型应尽可能接近。
生成真实图片来欺骗判别模型。
同时，判别模型还应该尝试将生成模型生成的图片与原始数据集区分开来。
这个过程就像游戏中两个玩家之间的战斗。
他们一开始很困惑，但最终“真相越来越清晰”。
机器之间的这种自发的相互学习可以说是非常智能的。
GAN 有很多种类型，其中最常见的是 Cycle GAN。
事实上，CycleGAN是人脸转换方面的一个重要的早期尝试。
可以从源到目标的转换以及逆向转换，从而方便地学习两个类别之间的转换关系，更好地保证转换的准确性。
画面质量。
如上图所示，如果斑马可以变成马，那么即使改变动作，马也可以再次变成斑马；同样，夏天可以变成冬天，冬天换场景后也可以变回夏天。
上文提到的抖音动漫式换脸特效虽然没有透露具体的技术信息，但之前将人脸变成漫画图像的尝试确实使用了CycleGAN，相关论文也于今年7月在预印本平台arXiv上发表。
值得一提的是，这项研究使用了所谓的地标辅助 CycleGAN。
论文称，这里的“地标”并不是我们常说的“地标”，而是指五官，因此我们可以将这项技术理解为CycleGAN的特殊版本——“五官辅助的CycleGAN”。
技术怎么样？我们看一下效果（雷锋网注：右边第二列是CycleGAN生成的；右边一列是CycleGAN辅助人脸特征生成的）。
真正的美女变成了二次元萝莉。
运动员的漫画也很好看。
此外，一些研究团队已经利用面部特征将低分辨率图像转换为基于GAN的高分辨率图像。
我感觉我的远视好了！看到这里你是不是想说点神奇的话？事实上，还有更神奇的事情，比如变成活人。
这是西班牙互联网棋盘制造商REGIUM网站上的员工个人信息页面，看起来并没有什么异常。
但事实上，被陷害的四名工程师是“假人”，在现实生活中并不存在。
雷锋网获悉，这些“人造人”来自国外一家做脸网站This person does not believe.com，而且这些照片也是基于GAN的。
然而，换脸技术也出现了很多问题——比如一夜爆红三天就降温的ZAO APP以及在全球范围内臭名昭著的Deepfake，都引起了各界的关注。
如何合理利用这类换脸技术是一个需要考虑的问题。
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