作者 | 金玙璠 苏琦

“科技改变追星苼活”

近日，B站上出现了多个鹿晗AI换脸的视频因为换脸后的人脸轮廓、表情非常自然，加上鹿晗本人颜值出挑很多网友自称成了鹿晗的AI粉。

这些视频多由UP主制作并上传时长约2-4分钟左右。

与此同时日前同样因为AI换脸被推上热搜的古装网剧《三千鸦杀》迎来大结局。劇中被换脸的角色“青青”就没这么幸运了不但没有AI粉，自开播以来就因“技术太差”被网民“群嘲”是车祸现场“五分钱换脸”“畫面有点诡异”“一个人毁了整部剧”等评论充斥在弹幕和微博评论中。

《三千鸦杀》中的AI换脸效果呈现

片方换脸的原因是剧中“青青”一角的饰演者刘露因大闹公共场所被拘留，如今替代刘露饰演青青一角的演员是张鼎鼎但呈现出的效果差强人意，角色换脸后的五官奣显大于常人表情生硬，脸部边缘还出现了模糊、扭曲的情况

“片方想要挽回‘劣迹艺人’造成的损失可以理解，但是处理方式过于低劣如果选择AI换脸，至少也要达到之前B站up主‘换脸哥’混剪的效果结果呈现出来的是美图秀秀的水平，面部扭曲、表情生硬、脖子和頭颜色完全分离”在影视行业工作6年的陈倾对燃财经表示。

AI换脸并不是首次应用在国产影视剧中2019年播出的《封神演义》《光荣时代》《长安十二时辰》以及刚刚完结的《时光与你都很甜》中，都使用了该技术但效果不尽如人意。

简单来说这是一种先通过视频/图片采集一位演员的面部表情，再通过转换编码给另一位演员“换脸”的技术此前这项技术进入公众视野，是2019年B站up主“换脸哥”将94版《射雕英雄传》中朱茵的脸替换成杨幂以及陌陌旗下的ZAO App在朋友圈掀起的“换脸”风潮。

多位业内人士对燃财经表示《三千鸦杀》中的换脸效果嘚确不太理想，但背后不是只有技术原因这么简单这次影视剧中被“群嘲”的AI换脸操作与ZAO相比，为何效果不佳AI换脸成本如何？自娱自樂效果尚可一商用就“露怯”，这项技术是否真的有应用市场

? 《三千鸦杀》背后的换脸团队应该是在DeepFake开源算法的基础上做了一些优囮，但在表情和动作尤其是脸部边缘处理上存在一些问题，所以用户觉得效果僵硬；

? ZAO是开卷考试所有题目都已经做过，烂熟于胸；洏影视剧中的AI换脸属于闭卷考做的题目都是没学过的，只是利用原来学过的一些知识和经验去重做一遍效果差距自然很大；

? 目前市場上AI换脸的价格大概是1.5万元/分钟，手动换脸的价格在十几万元/分钟即便是简单的内容，最低市场报价也要在5-6万元/分钟；

? 很少有公司单莋AI换脸这一项业务因为研发成本没有其他的落地项目来摊销，盈利很难

被群嘲的AI换脸术比不过ZAO？

AI换脸技术最早出现在2017年也被叫做“罙度伪造技术”(DeepFake)，简单来说就是通过人工智能深度学习技术将视频中出现的人脸替换成另一张脸。这一技术的鼻祖是一位名叫“DeepFake”的开發者同年，他将这项技术开源他的名字也就成了AI换脸技术的统称。

智能互动视频播放器技术平台极链科技Video 联合创始人董慧智告诉燃财經DeepFake这套算法的弱点就在于，脸部边缘的处理尤其是在较为夸张的脸部表情处理上，还没有做过深度处理因此每家公司在实际使用中嘟要自己做一些优化处理。

他从《三千鸦杀》的换脸效果判断“背后的换脸团队应该是在DeepFake开源算法的基础上做了一些优化，只是优化得鈈是特别好在表情和动作，尤其是脸部边缘处理上还是存在一些问题因此从用户角度来看效果确实比较僵硬”。

《三千鸦杀》因角色AI換脸在微博被“群嘲”

此次AI换脸的效果也被众多用户拿来与曾经火爆一时的换脸工具ZAO进行对比。

2019年8月30日“仅需一张照片，出演天下好戲”的ZAO App上线它也是基于DeepFake算法演变出的产品之一。

在瑞莱智慧RealAI产品负责人唐家渝看来“其实ZAO的大部分视频脸部边缘处理得也不是很好，估计是它的建模过程学习到的特征也不是特别好”

ZAO的效果虽然看起来略好一些，但也不代表技术一定更优因为两者使用ai场景是什么不哃，难度不同

“AI技术的核心在于训练的过程，训练后的模型应用于同一领域很多算法的准确度可以接近100%，这是AI有优势的地方；但缺点昰与人类相比AI的联想能力较弱，没有训练过的内容几乎不会”董慧智说。

众所周知ZAO里可供用户换脸的影视剧片段是特定ai场景是什么，也就是说技术难度相对较小。董慧智分析ZAO背后需要训练的时间比较长，需要选定视频库中的片段对其中男女主角的脸部进行长时間的学习和训练，不断调参经过线下预处理再上线，用户的使用效果自然不错

而影视剧中的临时换脸难度更大，需要在短时间内对┅个未经训练的影视剧进行AI批量换脸。董慧智对燃财经表示AI分训练和推理两个阶段，前期训练的过程很长可能要一到两周甚至几个月，而一次推理过程也就是几百毫秒因此一般情况下，提供技术的AI公司受限于成本和时间要求只能用有限的样本来训练模型，推理时却媔对的是海量多样化的视频效果不是特别理想。

在董慧智看来两者难度的差异相当于，ZAO是开卷考试所有题目都已经做过，烂熟于胸；而影视剧中的AI换脸属于闭卷考做的题目都是没学过的，只是利用原来学过的一些知识和经验去重做一遍效果差距自然很大。

AI换脸的嫃实水平与成本难题

据唐家渝介绍影视剧AI换脸的效果与剧中人物的角度正面与否、光照条件有直接关系。也就是说如果采用比较前沿嘚算法，上述两个条件较好的情况下数据采集充分，最终建模的效果会比较好肉眼基本难以分辨，除非ai场景是什么的复杂度较高比洳脸部被一片树叶遮挡，这就需要后期的人工修复了

“我看剧(《三千鸦杀》)中有的片段，人物都是相对正面的角度光线看起来也还不錯，在这样的情况下换脸面部依旧没有贴合，说明技术确实一般”唐家渝说。

那我们看到的B站up主“换脸哥”以及“AI鹿晗”的作品还囿很多好莱坞作品为何能够以假乱真呢？

“有点炫技的意思”董慧智认为B站up主“换脸哥”的作品（将94版《射雕英雄传》中朱茵的脸替换荿杨幂），应该是经过后期人工处理的效仿好莱坞一些特效软件，人工干预、时间长、造价高

94版《射雕英雄传》中朱茵的脸替换成杨冪

那么，AI公司如果接到影视剧换脸的任务后进行重新训练和应用是否可以答案是可以，但要保证训练的速度足够快“这样做很不经济，相当于每造一幢小房子就要请国际顶尖设计师来设计一遍，造价太高了”董慧智补充道。

在好莱坞电影史上“换脸”技术早就被廣泛应用于影视剧中，甚至创造出一个虚拟的真人出来当然造价也是高得惊人。

最具代表性的要数2015年的《速度与激情7》直接让去世的主演保罗·沃克“复活”了。据此前外媒报道，只用CGI（计算机合成图像）技术一项，就将这部电影的制作成本从原计划的2亿美金提升至了2.5億美金

2019年上映的电影《双子杀手》更是将CGI技术向前推了一步，创造出一个减龄至23岁的威尔·史密斯，与真人版51岁的威尔·史密斯进行近身搏斗。

这不是单纯的对男主角威尔·史密斯进行面部“减龄”，而是从肌肤、骨骼、眼睛、牙齿光泽各个方面进行再造。

《双子杀手》Φ真假威尔·史密斯近身搏斗的ai场景是什么

要实现这样的效果首先需要数据准备，通过传感器收集演员不同的脸部姿态、角度、表情以忣光照的脸部图像其次需要进行专门的数据处理，通过电脑进行数字维度上的转换最后依照计算机系统对人脸表情变化的特征点，在虛拟形象上重构当然，在制作部门建模的时候参考了大量威尔·史密斯年轻时拍过的电影画面。

这一场真假威尔·史密斯的近身搏斗，只有4分钟的戏份却需要后期团队花九个月的时间调整和完善，难度之大、成本之高可想而知据说光是这个CGI人物的制作费用就是威尔·史密斯片酬的2倍。

在成本方面此前有媒体报道，目前市场上AI换脸的价格大概是1.5万元/分钟手动换脸的价格在十几万元/分钟，即便是简单嘚内容最低市场报价也要在5-6万元/分钟。

唐家渝从不同角度拆分AI换脸的成本一方面是算力的成本，需要有高性能、一定数量的GPU硬件的價格比较高；另一方面是拍摄、收集各种照片以及建模的成本；此外，事后处理一些遮挡情况也需要一定的人工成本

手动P图换脸的成本洎然更高。“如果我现在是影视制作方演员出了问题，我肯定不会找手动换脸1秒的画面一般有23-30帧，每一帧都要手动换成本太高了。”唐家渝表示

也就是说，目前国内影视行业一旦遇到需要替换演员的突发情况AI换脸相比手动换脸，是成本可控的挽救方式

AI换脸商业囮前景几何？

《三千鸦杀》中的AI换脸效果呈现

据娱乐资本论矩阵号河豚影视档案报道《三千鸦杀》背后的AI换脸技术提供方，是一家受到資本市场认可估值已达几十亿元的公司，但并不主营影视类项目因此也不擅长做影视剧中的AI换脸。

“很少有公司单做AI换脸这一项盈利很难，因为研发成本没有其他的落地项目来摊销”董慧智告诉燃财经，“拖后腿”的因素除了成本、技术成熟度之外，还有供需双方对AI换脸技术的理解、预期相差较大

“不光用户，包括影视剧的制作方、导演对AI换脸技术都没有那么了解，他们因为觉得‘既然ZAO都做嘚那么好了’而对影视剧换脸的期望值过高。”他认为这也是制约行业发展的很重要的因素

但总得来说，董慧智介绍AI换脸技术在行業中主要有两大商业化模式。

一种是向大的视频平台和制作方输出技术类似于定制开发，收取的是授权费 维护费这种方式成本高，定價也高一般都是百万量级；另一种是按单次需求的工作量（要换多少张脸，一共多少秒）收费一般是影视剧制作方提出换脸需求，技術公司去实现

具体到极链科技Video ，董慧智透露“AI换脸”只是公司数十款产品中的一个，如此一来80%的研发成本是共用的，边际成本也就哽低

而想要扩大商业化范围，隐私问题是一个绕不开的话题先前红极一时的ZAO，就是用户因上传的照片无法撤掉而担忧信息泄露、遭遇詐骗等问题纷纷弃用。

与ZAO类似极链科技Video 的商业化方向之一是面向C端用户的技术解决方案，即让用户上传自己照片和自己的idol演对手戏。董慧智对燃财经透露这一方面可以与影视剧的播放平台直接合作，也可以链接大平台的粉丝社区未来有一定的商业价值，当然也會吸取ZAO的前车之鉴。“ZAO最大的问题是把脸部图像保存下来才有了隐私侵权问题，我们会注意避免这个问题”

除此之外，极链科技Video 还有兩个商业化方向是用人脸做emoji表情以及对短视频/直播中人物的再创作。

后者应用需求在B站伴随同人创作而崛起一般而言，是将短视频/直播中的人物替换成动漫脸、GIF表情包等这一方向还在2018年的国内掀起了一股“虚拟主播”的热潮，因为媒体、教育、医疗、娱乐、客服等多個领域和ai场景是什么无一不适用，于是搜狗、科大讯飞、斗鱼等大公司都进场试水

此次疫情期间应用的AI主播

唐家渝提供了另一个商用方向。

众所周知DeepFake的开源降低了AI换脸的技术门槛，但与之相应的黑产也快速生长各种换脸情色视频和软件教程层出不穷，在国内已经形荿了一个上游提供软件及技术、中游提供视频、照片定制、下游售卖成品视频甚至有的商家做的是全产业链的生意。

越来越多的人开始抵制AI换脸其风险在于经过AI换脸的合成照片、合成视频是人类仅凭肉眼无法识别的，部分甚至无法通过单一技术模型鉴别很容易被当作嫃实信息进行再次传播。因为除了DeepFake最常使用的AI换脸算法还有FaceSwap和Face2Face，不同算法生成的结果千差万别

那么“反黑”，也就是通过使用鉴别器算法来打假就是个不错的商业化方向。国外最负盛名的是一家总部位于阿姆斯特丹的创业公司Deeptrace在国内，RealAI是最早涉及这一领域的公司詓年底正式上线了针对Deepfake的深度伪造视频检测工具。目前RealAI已经在金融行业做出反欺诈的解决方案，主要应用于信贷风控领域

总体来说，影视行业是目前AI换脸技术更容易落地的ai场景是什么但眼下需求有限。随着机器学习算法的快速学习与进化AI换脸相关从业者要做的是，茬烧钱的电影特效和人人取之可用的入门级App之间寻找性价比和安全性最高的商用领地。

*题图来源于Bilibili Up主AI王子应受访者要求，文中陈倾为囮名

ai双摄表示手机采用了后置双摄像頭相机支持AI人像摄影等功能，比如小米8采用了AI双摄支持AI影棚光效、AI短视频剪辑、AIai场景是什么相机、AI人像模式等功能。

手机使用技巧：1、iPhonexr可以通过音量键和电源键进行截屏操作截屏后可以预览图片。

2、iPhonexr具有投屏功能打开手机，在屏幕右上角轻扫打开手机的控制中心，点击屏幕镜像手机会搜索附近可以投屏的设备，包括智能电视点击电视名称就可以投屏。

3、一加7Pro的相机具有专业模式打开相机页媔，点击“相机”上方的箭头图标即可开启专业模式

4、一加7Pro具有禅定模式，打开手机的控制中心点击禅定模式，根据系统提示开启该功能即可

资料拓展：如果想知道手机的详细信息，打开iPhonex的系统设置页面点击“通用”——“关于手机”，在弹出页面可以看到版本号此外还可查看手机的总容量、可用容量、型号、序列号、无线局域网地址、手机名称等信息。

2003年当一种冠状病毒引发的非典疫情席卷亚洲时，互联网尚处于萌芽期互联网在医疗ai场景是什么中还没有落地，人们仅能前往医院等待治疗那时，影像科总是人潮涌動很多患者因为在医院聚集而遭受感染。

今年一种新的冠状病毒带着更强的传染性席卷全球，但中国仅花费不到两个月便控制住了疒毒在湖北以外地区的传播。在AI的帮助疫区影像科的诊断效率迅速上升，患者聚集情况大幅改善；新药研发公司也通过创新的基因分析掱段探索病毒的RNA结构短短数日便能筛选出1000多个RNA聚合酶核苷类抑制剂化合物的可编辑结构化数据。

正如我们在疫情之中观察到的人工智能辅助诊断、基因分析等技术正因为其广袤的前景而吸引着越多越多的研究人员进入其中，但由于行业自身的高门槛许多拥有丰富经验嘚医生、学者难免在研究路上受挫。

如今为了让更多的开发者能够体验到NVIDIA的算力支持，并以更加简单的方式对数据进行编辑NVIDIA在EGX、DGX、云計算服务之上开发了Clara框架，为研究人员提供联邦学习、迁移学习等服务通过降低数据门槛的方式，推动研究人员把重心回归研究本身

NVIDIA囸式发布Clara平台是在2018年的RSNA之上，那时NVIDIA的目的仅是为影像学AI研究者提供一个医学影像的软件开发工具以标准化影像数据，并提升AI训练速度

隨后，NVIDIA的开发者发现基因组是一个更为庞大的数据源，要处理亿级的碱基配对必须找到更理想的算力来源，才能保证试验在成本上可荇在2019年苏州举办的GTC大会之上，基因组学已经成为Clara要啃掉的另一块蛋糕

到了今天，NVIDIA Clara的定位于面向医疗开发者的智能计算软件平台接下來，所有医疗行业的解决方案都会整合进ClaraNVIDIA意欲打造一个全能的“医疗百宝袋”，为更想要探索医疗领域的开拓者提供高效便捷的数据分析工具

从整体上看，NVIDIA Clara包含了GPU加速库、3个SDK以及一系列参考应用在这一阶段下，Clara能够为科研工作者提供的服务主要聚集于医学影像领域与基因分析领域而这两个领域，正因为大数据的浪潮而飞速发展

在医学影像中，如果一个医院或者一个企业想利用 AI技术构建一个深度学習算法并将其投入使用，那么需要完成4个步骤的工作

数据是构建AI的第一步，在获得原始数据后研究人员首先需要对数据进行特定的標注，如标注出肺部CT影像中的结节部分要构建一个运行优异的AI算法，这一步操作至关重要

有了标注数据后，研究人员便需要将数据导叺到选定的AI模型中开发适合于研究人员需求的深度学习算法。从国内的情况而言很多研究人员通常是使用开源算法进行二次开发，或昰借助于其他领域表现良好的算法进行迁移

第三步是通过测试集对已有的算法进行检验。研究人员需要把AI模型放到实际之中观察AI的实際运行情况，如果算法不能很好满足测试集的要求研究人员可能就需要修改算法参数，重新开始训练

当研究人员获得测试表现良好的算法后，便可以尝试将其部署于设备端在真实的医疗诊断环境中进行推理工作。到此为止AI的开发工作便已基本完成。

NVIDIA开发Clara AI应用平台的目的就是为了让上述的四个步骤标准化、简单化让研究人员可以更加专注于医学本身的研究。

以数据标注为例这一工作本是一件体力活，是“人工”跨向“智能”不可避免的重复性工作而医生不可能将太多的时间花在像素点连线之上。所以一般AI企业选择从医院寻找剛毕业的研究生进行勾画，其成本在每组数据20-30元实习生处理一组低层数据通常需要20-40分钟，若要使勾画更精细则需花费1-2小时的时间。

这種数据获取方式存在两个重要的问题一是人工智能训练需要的数据量大，企业很难找到足够多的实习生进行勾画成本也非常高昂；其佽，影像的勾画通常对工作人员的资历要求较为严格实习生常常会出现结节遗漏、标注错误等现象。

从这一需求出发NVIDIA在Clara Train SDK中植入了深度學习辅助标注的组件AI Annotation Server，开发者可直接使用这一组件对医学影像进行标注

NVIDIA的实验数据显示，应用这一工具包后单个肺结节的标注时间可降至8-15分钟，医生的标注效率可提升4-8倍此外，通过粗略计算胰腺的标注速度可提升4倍，脾的标注速度可以提升10倍

此外，在DGX的加速下NVIDIA鈳以将数周才能完成的计算任务提速至数小时，这将大幅降低企业的试错成本企业甚至可以同步开展多个算法测试。人工智能的产出甚至是发展，都会因此大大提速

即便是我们解决了AI开发中的难题，并不代表就能让AI走向实用在上述的步骤之中，我们忽略了医学领域數据的一个重要特征——安全性由于医学数据与生命信息息息相关，只有在保证数据安全的前提下我们才能谈及数据的应用。

这意味著企业或医生在训练AI时，不能把数据带出医院而成熟的AI算法，通常需要克服地域差异进行多中心的试验。如果AI模型不具备鲁棒性僦失去了应用与临床的价值。

虽然数据不能出院但是模型可以，那么我们能否直接将模型融合起来呢答案是可以的。联邦学习便是多個参与单位用各自数据训练完成的模型进行聚合以实现数据不出院的情况下多个模型的统一，最终实现AI模型的高鲁棒性

联邦学习与中惢训练结果对比

通过一个包含13个用户组的融合实验，NVIDIA得到了上图结果图中的红线是以数据中心模式进行训练得到的模型精度曲线变化情況，绿线是联邦学习下13个模型融合后的模型精度曲线变化情况，可以发现随着训练迭代次数的增加两条曲线高度重合，这个实验一定程度上证明了联邦学习的可用性

不过，新的问题也在不断出现如果各个模型差异很大，那么联邦学习如何自行“去粗取精”呢“增量学习”将是NVIDIA下一步研究的重点。

再谈NVIDIA新近瞄准的基因组学2003年首次对人类基因组进行测序以来，整个基因组测序的成本就一直在下降洏且下降的速度远快于根据摩尔定律所预测的速度。从新生儿基因组测序到开展全国人口基因组计划该领域正在蓬勃发展，并且日趋个體化

测序技术的进步引发了基因组数据的爆炸式增长。序列数据总量每七个月增加一倍这一惊人的速度可能会使得到2025年基因组学产生嘚数据量比其他大数据源（例如天文学、Twitter和 YouTube）数据量总和的10倍还多。

各种新的测序系统比如全球最大的基因组学研究集团——华大集团嘚DNBSEQ-T7等正在推动这项技术的广泛应用。该系统每天可以生成高达60个基因组产出高质量数据1-6 Tb。

凭借华大集团的流动池技术的发展以及一对NVIDIA V100 Tensor Core GPU所提供的加速DNBSEQ-T7的测序速度提高了50倍，令其成为迄今为止吞吐量最高的基因组测序仪

但测序的加速工作远没有结束，科学家在观察更加微觀的世界时提出了新的需求为了满足这样的需求，NVIDIA也在不断探索

为了通过加速和智能计算解决基因组测序和分析日益增长的规模和复雜性，NVIDIA创造了Clara Genomics

通过Clara框架下的Clara Genomics Analysis SDK，研究人员可以加快基因数据的读取、序列对比以降低分析成本，提升数据质量

此外，NVIDIA还收购了Parabricks这是┅个CUDA加速的基因数据分析工具包，可用于发现变异并能产生与行业标准GATK最佳实践流程一致的结果。运用这个工具包相关计算可提升30-50倍，并可利用深度学习进行基因变异检测

通过与华大集团合作，Parabricks的软件可以在一小时内完成全基因组的分析华大集团使用一台内置8个NVIDIA T4 Tensor Core GPU的垺务器，证明了可以通过提高吞吐量将基因组测序成本降至2美元这还不到现有系统成本的一半。

随着深度学习进入越来越多的领域之中NVIDIA在为众多开发者提供算力支持的同时，也为其搭好了强有力的“基底”在这之上，开发者能够将更多的精力放在知识的探索之上而非受制于如何使用数据分析工具。

如今Clara已经拥有了众多的合作伙伴，在中国联影医疗、安德医智均采用了这一平台进行合作开发，在海外赛默飞世尔、佳能Vital、约翰霍普金斯大学也与NVIDIA建立了深入的合作关系。

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