最近几天,一款名叫“ZAO”的换脸软件，火爆网络，各大社交平台被换脸视频刷屏。和之前的Deepfakes软件类似，“ZAO”也是一款可以实现视频换脸功能的软件。半年前，一位网友利用换脸技术将饰演94版射雕英雄传黄蓉的朱茵换成了杨幂，瞬间走红网络。而现在，这款名为“ZAO”的换脸软件，仅需要一张个人照片就可以把你的脸放进各类影视剧中，制造出一个小视频，满足你当主角的愿望。
但在欣喜之余，个人隐私问题也需注意，因为“ZAO”的用户协议中要求用户同意“授予‘ZAO’及其关联公司以及‘ZAO’用户全球范围内完全免费、不可撤销、永久、可转授权和可再许可的权利”，这项权利不仅包括对用户上传内容进行部分或全部修改，还包括对用户肖像权的使用及改动。虽然换脸这类软件极具吸引力，但可能会引发道德和伦理上的问题，这是亟待解决的问题。
换脸基本原理早在2014年，Ian Goodfellow发表了一篇名为“Generative Adversarial Nets”，作者提出了一种新的在对抗过程中生成模型的框架，包括一个捕获数据分布的生成模型G和判别模型D。这个框架可以说奠定了早期的换脸技术的基础，这篇论文也被称为“让AI拥有了想象力”。
简单来说，换脸技术首先需要对人脸进行识别的侦测，读取人脸的表情特征，通过深度学习处理，将得到的人脸信息还原到正面、正常的环境下（视频中人脸进行同样的处理）。之后就是最为关键的人脸替换环节，一般通过VEN或GAN的方式进行人脸信息的替换。最后，针对视频的每一帧进行如上操作就可以完成视频换脸。
今年，一篇被称为最强换脸算法的论文“Few-Shot Adversarial Learning of Realistic Neural Talking Head Models”引起了广泛地关注，作者提出了一种仅仅几张目标人脸图像，就能将视频中其他的人脸换成目标人脸，且效果极其逼真。作者基于GAN的元学习，在一个大数据集上训练，在测试阶段，仅仅需要几张目标人脸，就能很好的做到域的迁移。
这篇论文借鉴了很多风格迁移和GAN网络的思路。包括adaptive instance normalization, spectral normalization, self attention等。因为采用对抗学习，所以有两个损失函数交替训练，分别是：实验数据实验结果。