本文主要是介绍机器学习笔记 DeepFakes和换脸技术简述，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、简述
人脸检测一直是 2000 年代初的主要研究课题。差不多二十年后，这个问题基本上得到了解决，并且人脸检测在大多数编程语言中都可以作为库使用。甚至换脸技术也不是什么新鲜事，并且已经存在了好些年了。
早在2016年左右就有基于OpenCV进行面部交换的方式了，主要是基于面部标志检测、Delaunay 三角测量、面部变形和无缝克隆的等过程来实现。基于OpenCV对Ted Cruz的面部进行变形和颜色校正以适合唐纳德·特朗普（如下）。
如果应用得当，这种技术在交换面孔方面会出奇地好。但它有一个主要缺点：它只适用于预先存在的图片。例如，它无法改变唐纳德·特朗普的脸以匹配特德·克鲁兹的表情。
2017 年底，Reddit 上出现了一种新的换脸方法。这种突破依赖于神经网络，这些模型大致受真实大脑处理信息方式的启发。这种新颖的技术可以生成所谓的“深度换脸”，它实际上会改变一个人的脸部以模仿其他人的特征，同时保留原始的面部表情。
如果使用得当，这种技术可以以极低的成本创建逼真的视频。
二、创建 Deepfakes
使用机器学习和深度神经网络交换面部流行的应用程序
这篇关于机器学习笔记 DeepFakes和换脸技术简述的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
