新智元|「云毕业照」刷爆朋友圈！AI人脸融合技术谁家强？( 二 )
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这个算法是基于一篇论文《One Millisecond Face Alignment with an Ensemble of Regression Trees》 ， 它将人脸分为68个像素点去做标记 ， 并利用矩阵变换去进行融合 。 除此之外还有利用百度智能云里的人脸识别和Python相结合的人脸融合 ， 就是利用智能云来做五官标记定位 ， 然后在Python上实现融合的算法 。 两张图像的融合的算法也很多 ， 这里以利用泊松融合生成「云毕业照」为例 。 泊松融合（Poisson Blending）就是图像处理界大名鼎鼎的图像融合算法 ， 自从2003年论文Poisson Image Editing 中提出以后 ， 有很多在此基础上进行改进的研究 。 所谓泊松融合 ， 就是把不同的图像的不同部分放在一起 ， 形成一张新的图像 。 融合得越自然 ， 算法就越好 。 如同下图的苹果橘子图 。
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定位到学士服模板中人脸的位置 ， 然后根据人脸掩模做一个泊松融合 ， 就能得到换脸之后的学士服照片了 。 虽然这次腾讯云AI的人脸融合算法没有开源 ， 但是算法思路大同小异 ， 一般都是通过大量的测试让算法模型的精准性更高 。 看了毕业照的效果图之后可以肯定 ， 「云毕业照」的算法还是很优秀的 ， 毕竟相当一部分的性转图都没有让人觉得违和 。 但是由于提供的素材背景库相当之多 ， 因此不免出现一些缺陷 ， 主要的吐槽集中在以下两点：五官位置不可以调整像素点标记的方式让原图层的五官位置也是固定的 ， 但是人的五官位置因个体差异差别很大 ， 不免出现五官分散的开或者五官挤在一起的情况 ， 就显得相当「失真」 。
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以马云爸爸为例 ， 马爸爸的五官都是个体偏大的 ， 融合到少女的身上就有些突兀感 ， 感觉撑满了整张脸 。 不同造型的成品差异大有的时候模板生成的照片不好看是因为个人原因 ， 但是有的模板 ， 所有人生成的照片都不是很好看 。 只能说开发者对不同造型有偏爱吧 。
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华为旷世抖音：换脸哪家强？再来看看抖音faceapp、旷视Face++和华为ModelArts如何实现换脸 。 旷视Face++人脸融合技术功能演示是基于 Merge API 搭建的 。 它可以进行人脸检测、83个关键点检测与跟踪、人脸分析、1:1 人脸比对或 1:N 人脸搜索 。 和IU照片合成的易洋千玺还是那么帅气...
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华为ModelArts目前也奉上了通过人脸融合技术提供云毕业照的实现办法 。 在http://119.3.249.156:32123/网站通过上传证件照 ， 通过选择不同学科类别用户可以很轻松地实现身穿学士服的毕业照的合成 。 上传多张照片 ， 还可以实现一个多人合照的生成 。
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系统还支持背景替换 。
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最近在抖音上 ， 一款特效「变身漫画」从明星到路人 ， 堪称全民参与 ， 就有小伙伴把自己的头像变为二次元漫画脸 ， 又萌又酷 ， 吸了一大波粉丝 。
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除了「变身漫画」 ， 「性别反转」特效也是通过GAN来实现人脸面部特征改变 ， 包括人物的眉眼、口鼻、头发 。 帅小伙都可以立刻变成美女 ， 女生也可以通过这个特效一秒变帅哥 。
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