一夜之间,一款叫做 「ZAO」的换脸App 火了。

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最近很火的一款换脸软件叫什么(一夜爆火这款换脸)(2)朋友圈的张三李四,突然都拥有了一张「明星脸」,还跟爱豆们在屏幕里谈情说爱。相信很多人对类似的换脸技术并不陌生,从将女明星变成小电影主角的 Deepfake ,到 B 站上朱茵变杨幂的换脸视频,类似的技术已经多次登上过热搜。

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还包括将情色电影里的女主角换成盖尔·加朵等好莱坞明星。

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过去被换脸的对象多是公众人物,一个换脸视频的生成至少要几个小时。而现在只需要几秒钟,每个人都可以变成想要变成的人。

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在 Deepfake 换脸刚刚兴起的时候,爱范儿曾设想当这种技术的门槛被降低后会走向何方。而现在随着 「ZAO」这样的换脸 app 面世,一个全民换脸的时代可能真的来了。

问题在于,这种超低门槛的换脸 app 会不会像之前的换脸工具一样走向不可控?

ZAO 换脸初体验:易上手、花样多,但还不够逼真

跟前段时间爆红的变脸软件 FaceApp 类似,ZAO 的操作也十分简单,用户只需要选定模板上传自拍,就能自动生成属于自己的换脸视频。可比起 FaceApp 免费版数量有限的变脸滤镜,ZAO 可以选择的素材则要丰富得多,有合演、名场面、换装、爱豆同台等多种场景可以选择,甚至还细分到扮演的角色、剧情、演员和影视剧等

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我把自己的脸换到白展堂、谢尔顿等影视角色上,大概 10 秒左右就能生成一个视频,可能是因为缩短了时间,效果只能算一般。脸部与颈部的接痕隐约可见,尤其在头部运动时比较明显。

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此外虽然能从换脸视频上看出自己的五官特征,但整体而言就不太像我自己了,远远不如此前朱茵变杨幂的视频逼真。

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但 ZAO 能火起来,最关键的原因还是将换脸变成一键就能完成傻瓜式操作,最近很火的一款换脸软件叫什么(一夜爆火这款换脸)(9)大大降低了门槛,

除了视频,还能将你的脸换到各种表情包上,不过表情包的素材相对视频就没有那么丰富了。

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除了花样更多,ZAO 跟此前的换脸 App 不一样的是,更加严格地限制了用户的图片上传。

如果用户使用的是未经本人肖像验证的图片,就只有 10 次的使用机会,生成的视频也会打上浮动的水印:「未经肖像权验证,此视频也无法保存」,就连截图和录屏也不行。

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另外公众人物的照片也能被识别出来,我们尝试使用一张黄晓明的照片来进行人脸识别,系统随即提示「疑似侵犯公众人物肖像权」。

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ZAO 采取更加严格的认证机制,显然是为了防止这种换脸工具被恶意利用,不久前可以「一键脱衣」的 App「DeepNude」,就是在巨大争议和骂声中不得不全面下线

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然而,这样的上传认证和限制分享设计,就能让 ZAO 这款换脸 App 潜在的问题都扼杀在摇篮吗?

看似严格的认证机制背后,却藏着更大的猫腻

尽管 ZAO 采用了相对严格的认证机制,但有用户发现这款 App 的用户条款存在不少猫腻,在用户玩得不亦乐乎的时候,可能已经将自己的肖像权送给了别人

在 ZAO 用户协议里,是这样写的:

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“ZAO”用户协议(部分)

法律工作者@法山叔 指出,这意味着 ZAO 不仅可以免费使用你的肖像,无论是动态的还是静态的,而且还有权将你的肖像权有偿或无偿授予第三方

简单来说,想要使用 ZAO 换脸,先得把你的脸无条件交出来。

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目前 ZAO 因为访问量过大已无法正常使用

不止如此,为了规避侵犯肖像权和影视版权风险, ZAO 还试图在用户协议里将这个锅甩给了用户。

再来看看 ZAO 用户协议,其中第6条第 2 款明确规定:

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翻译成人话就是,你用别人的脸之前,要先保证别人也同意将自己的脸免费交给我们哦。

那如果真的侵犯了别人权益怎么办,第七条第 7 款就说了:

若您侵害他人名誉权、肖像权、知识产权等合法权利的...ZAO 可以诉诸行政执法机构或司法机关,追究相应法律责任。若因您违反本协议或 ZAO 平台的其他规则导致任何第三方损害的,您应当独立承担法律责任并承担损害赔偿责任;zao 及其关联公司遭受损失的,您也应当一并赔偿。

也就是说,如果我在 App 里把葛优的脸换成我的,葛优来告 ZAO,ZAO 也可以对你说:「亲,你怎么没有事先征求葛优的同意啊?现在要赔人家 100 万,这笔钱得你来付。通过这一纸协议,ZAO 可谓是占尽了便宜又撇清了风险。正如@法山叔所说,「从来没见过如此明目张胆攫取用户权利的用户协议。」

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更可怕的是,目前 ZAO 已经登上了 App Store 免费榜的第二位和娱乐免费榜的榜首,大量用户也许在毫不知情的情况下就将自己的肖像权拱手让人。

无论 ZAO 能走多远,鉴别换脸视频的技术越来越重要了

除了公众人物外,一般人对于肖像权可能并不太敏感,毕竟我们平时就在各种开放网络平台发布自己的照片。

但换脸 App 不太一样,它采集的是动态的、更多细节的人脸信息,如今人脸识别在智能手机上十分普遍,有人开始担心不法分子会利用这些人脸信息进行犯罪,比如破解刷脸支付进行盗刷。

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图片来自:蛋蛋赞

那么 AI 换脸视频有可能破解刷脸支付吗?支付宝的工作人员告诉我们,不管网上各类换脸软件换的有多逼真,都是无法突破刷脸支付的

「刷脸支付」采用的是 3D 人脸识别技术,在进行人脸识别前,也会通过软硬件结合的方式进行检测,来判断采集到的人脸是否是照片、视频或者软件模拟生成的,能有效地避免各种人脸伪造带来的身份冒用情况。

不过这种担忧未必是杞人忧天,曾有研究人员尝试用 Deepfakes 视频来测试的人脸识别系统,用的还是比较领先的基于 VGG 和 Facenet 神经网络人脸识别系统,结果显示误识率分别达到 85.62% 和 95.00%。

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当然能骗过人脸识别系统的 Deepfakes 视频质量要比一般的换脸 App 更高,但至少说明这个可能性是存在的,或许 ZAO 会是又一款月抛型的爆款应用,但提升鉴别换脸视频的技术越来越有必要了。

其实目前已经有研究团队采用生成式对抗网络(GAN)来鉴别换脸视频,以 AI 对抗 AI。前不久加州大学伯克利分校和南加州大学的研究团队就开发了一套 AI 鉴别系统,先通过生成式对抗网络,提取特朗普、希拉里和奥巴马等人的面部、头部运动特征,合成假视频

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随后再用机器学习分析真假视频的差异,从而得到每个人的「软性生物特征」(soft biometric signature),识别出细微的动作特征,这种检测工具识别 Deepfake 视频的准确率达到 95%,研究人员希望能在未来半年内提升至 99%

不过这种利用 AI 对抗 AI 的鉴别方式也存在问题,因为生成式对抗网络的原理就是让两套神经网络在相互博弈中学习,随着鉴别技术的提升,假视频的质量也会进一步提高,两者永远处在不断的对抗当中,谁也无法彻底打败谁。

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图片来自:allure

另一个不太令人乐观的事实是,相比起 AI 换脸技术的研发,鉴别技术的科研力量显得有点势单力薄。加州大学伯克利分校的计算机科学家 Hany Farid 也指出,目前研究合成视频和鉴别的人数是 100:1,

据称 ZAO 一夜爆红后,已经吸引了大批风投机构的最近很火的一款换脸软件叫什么(一夜爆火这款换脸)(22)关注,一大批「复制品」已经在排队上线。天下熙熙,皆为利来,换脸可能带来的商机让资金蜂拥而至,进一步推动换脸技术的进步。

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因此,仅仅依靠现有的技术可能难以避免 AI 换脸走向失控, Hany Farid 的建议也许值得参考:

解决方法不能只靠技术,还需要媒体专业的报道,以及更好的数字公民、公司和政策。

如何彻底清除 ZAO 上的人脸信息?

对于已经在 ZAO 上体验过换脸的用户也不必过于担心,告诉你一个快捷注销账号,清除人脸信息的方法:

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注销账号后,所有上传的面孔信息都会被删除,同一手机号未来 30 天内无法再次注册,大功告成。

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题图来自:YouTube

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换脸好玩,

但别把脸“丢”了

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