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本文来源 |四川熙晟商业运营

编辑整理 |今日读法网

前面笔者介绍了谷歌推出的人工智能技术，其中引人注目的是DeepFake技术，也叫深度造假。

随着技术成本的降低，深度造假技术由最开始的“高精尖”走下神坛，慢慢向大众市场普及，在生活的各方面普及越来越深。

就目前来看，深度造假技术未来的发展方向有两条主线，一个是泛娱乐化，一个是极端抵制。

深度造假的诞生之初只是一项新颖的技术创新，和人工智能技术一样，除了伦理道德层面的问题之外，并没有太多的负面影响，比如在影视工业、数字媒体、广告公关行业中都得到应用，也产生了全新的产业价值。

简单的说就是，有一台电脑，学会操作技术，任何人都可以制作深度造假内容。

但是树大招风，市场中总存在那么一小撮人，心存侥幸，让深度造假逐渐成了众矢之的。

现在深度造假的衍生出的内容愈发繁多，不易辨别真实性，于是这种技术潜在的“黑暗面”成了达成目的的武器。

今天，主要讲一下深度造假的优势和创造的机会。

DeepFake合成技术在影视娱乐、数字媒体、广告植入等领域有着良性应用，暗藏商业机会。——美国政府问责办公室，深度造假简要报告，2019

低成本“换脸”，影视剧组更青睐。

同福客栈中有个桥段，“现代”佟掌柜拍完戏后回到影视城，接到导演的电话希望能回拍摄现场重新拍摄某些片段，但是佟掌柜拒绝了。

再试想一下，某些电影的常驻演员发生意外不能参演，某个主角因为花边新闻不能再次参与节目录制，影视剧组该怎么解决？

如果放到以前可能会直接把真人镜头和虚拟图像进行合成，创造虚拟的真实场景，最终完成人脸替换。但是这背后的成本数以万计，上千小时的建模和渲染工作就要投入大量人力物力，但现在有了深度造假一切似乎易如反掌。

在大量演员的图片和视频基础上，深度造假采用的神经网络技术可以进行自主学习，分析演员的面部数据，包括肌肉的运动、光照条件等，直接完成脸部替换，而且毫无违和感。而且换脸过程简单便捷，只需要一串代码，就可以轻松完成换脸，没有复杂耗时的渲染过程，极大地缩短了制作周期与实现成本。

这项技术最早已经在电影制作领域传播开，尤其在影视粉丝中更为流行。让“钢铁侠”罗伯特和“蜘蛛侠”汤姆霍兰成为《回到未来》主角，把罗伯特帕丁森真容换到《蝙蝠侠》中都不再是梦。

影像合成将是继人脸识别以后，计算机视觉技术的一个重要的技术突破，在影像合成、影视特效等领域有广阔的商业化机会。深度造假极低的实现成本则让影像特效不再成为“大预算制作”的专属。

深度造假技术也渗透到了广告领域。

在以往营销中通常会用到影像技术，有了深度造假的加持，可以实现“画面精准替换”，大幅提高广告视频的点开率，而且可以实现一键虚拟试衣、个性化语言生成等。

实际上虚拟试衣技术早已出现，但只能通过显示屏、投影仪、摄像头和镜子等设备将用户的真实形象与虚拟形象结合，只是在技术发展迅速的时代有些过时。如果将深度造假技术与虚拟试衣场景相结合，就能更为真实的试衣效果，真正做到千人千面。

比如，日本一家数据网络公司开发了“自动生成全身模型AI系统”，基于深度造假技术生成高分辨率模特，在结合顾客真实形象，实现换脸，再通过线上“一键换衣”将真人穿衣效果展现给顾客，未来这种技术不仅局限于线下，线上也会同样适合，这也为网络营销提供了新思路，可能成为营销领域的下一个红海。

广告和影视是深度造假技术应用的比较多的两大领域，可以带来巨大商机，但就像文章开篇时所讲，技术发展到了一定程度必定会出现弊端，深度造假技术在政治、安保等领域的的负面 影响也日益突出，也会社会带来不可忽视的安全隐患。

下篇文章笔者将深度解读深度造假技术的负面影响。

原文标题：【深度思维】千人千面，眼见不一定为真，“深度造假”是好是坏？

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