換臉照怎麼做的？當紅Faceapp背後AI技術大解析

文｜台灣人工智慧學校工程師

你也被朋友的異性打扮照洗版了嗎？原本帥氣逼人的男性突然變成了長髮正妹；又或者容貌秀氣的女孩突然成了落腮鬍滿佈的大叔，還有許多男性政治名人也被網友KUSO作圖，引發網友轉發及討論，也讓製作這些「性別轉換」圖片的手機應用程式再度爆紅。這款名為faceApp的「換臉」手機應用程式，能將圖片的人物臉部特徵做性別變換，甚至連髮型、表情、妝容....等等都能夠改變，而這些竟然透過AI演算法就能達到，我們將揭密背後的AI演算法原理。

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faceapp的黑魔法：GAN

Faceapp使用的AI技術基底，其實是個被稱為「GAN」的深度學習演算法。GAN的中文譯名為「生成對抗網絡」，顧名思義可用來「生成」資料，搭配大量的訓練資料，GAN能夠學習到資料中的特性，並產生看似真實的「假資料」，例如提供大量人物肖像作為訓練資料，GAN就能學習到人物的圖片特徵，並產生栩栩如生的假人物肖像。

讓我們用白話一點的方式來理解基礎的GAN：

GAN的架構是由一個學徒，與一個導師所組成。學徒負責畫出圖片，而導師負責評論，評判學徒畫出的圖是否足夠真實且令人信服。

一開始，學徒畫出的成果可能不夠真實，但隨著繪畫經驗越來越多，成品也逐漸變好。

學徒不斷地看著大量人物圖片且持續畫出，直到導師覺得足夠「真實」為止

最後，學徒所畫出的人物肖像已經能夠以假亂真

看完GAN的簡略介紹，我們來看看Faceapp的技術與應用目的。Faceapp主要是對使用者提供的人物圖片，針對人物五官等特徵稍加改變，讓其看起來性別有所不同，例如將男性的五官特徵修改到看起來像女性；而女性圖片則修改其五官特徵到像男性。

faceapp將輸入的人臉線條進行調整，使人物變成異性

如上圖，原本的五官線條差異不大，但在人物眼睛的部分加上一點改變，如眼線，原本的男性看起來就像女性了

除了換臉，GAN還能換聲音:

看到這裡，是否對這樣的技術大為驚嘆呢？其實，近年來GAN所受到的關注越來越熱烈，除了faceapp的年齡轉換、性別轉換等圖片轉換的應用，GAN還可以廣泛應用在各個領域，以下是一些實例：

圖像超解析

隨著時代的演進，大家越來越講究圖片的畫質，也因此在超解析度上有了新的作法，目標是把低畫質的圖片變成高畫質的圖片。

模糊的圖片(左圖)，經過超解析後成為中間的樣貌，比對於原圖(右圖)《Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network》

GAN

文本生成圖像

除了圖像上的轉換，甚至可以給一段文字描述，讓GAN畫出相對應的圖像。

《StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks》

去除圖像中的物件

GAN在多媒體製作產業的重要性正在提升，過去在網路上很紅的「幫我把後面的人去掉」，透過AI技術的演進也變成許多影像編修軟體的內建功能，成為影像工作人員的一大助力。

使用GAN將圖片中的人物去除，並且填補背景《AI image video generation through GANish algorithms》

音訊產生

除了圖像以外，GAN也被用來產生音訊，過去在知名卡通柯南中出現的「變聲領結」，也能透過GAN真實呈現。有興趣的朋友，可以看看台灣人工智慧學校工程師團隊的專案成果《我想當柯南》，如何將GAN應用於聲音轉換。

別害怕被取代，與AI協作將成趨勢

我們可以看到GAN的應用十分多元，但要如何運用這項技術仍得依賴人類的創意與專業知識。隨著科技日新月異，AI的技術也發展得越來越進步與快速，此後勢必將深深影響或改變各產業的既有流程。因此，不論是什麼崗位，都得開始認識人工智慧的相關知識，並開始思考如何善用這個工具，釋放自己的大腦與雙手，做更有價值的工作。未來，有著AI知識的人士，也將藉由AI革新自己身處的領域。

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