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是一款目前在全球都非常火的ai换脸工具,使用该软件可以将专业复杂的ai换脸过程简化,变得非常简单,将其他人的头像快速转换到自己的脸部头像上,
AI修复老照片并成为网友的新型娱乐项目后，每隔一段时间，就有修复后的美人照片出现在网上，前一阵有林青霞、王祖贤、大小S等，每一次都引来一片赞叹之声。，这一次毁誉参半。人们对发布的AI修复的林徽因照片并非一边倒地赞美，而是掺杂了质疑和尖锐批评跟真实长相差距太大，才女的文艺气质尽失。
修复的林徽因像是否像她本人，就连老一辈见过她的人也未必判断得出来，更何况现代人，人们只能从过去的照片来判断，肯定有见仁见智的元素在里面，但也提出了一个本质的问题，修复后的老照片是否真实，至少应当与老照片相似，不仅貌似，还要神似。
如此，涉及到AI的算法和深度学习。AI修复老照片是基于人们提供给它是什么样的一些老照片数据，AI在学习了大量的人脸图片后，获得了一定的大数据，以及某个人的脸部面貌特征，然后通过AI自己学习后的认知力和想象力去加工和修复老照片。
从这个角度上看，AI对老照片的修复取决于人们为AI提供了多少旧照片的数据，以及AI有多少即兴发挥。从理论上看，如果AI学习的老照片的数据越多，学习能力越强，修复出来的老照片就可能越美和越逼真。
林徽因旧照。
对于是否真实的问题，如果仅止于娱乐，AI修复林徽因或其他明星、名人的老照片与其说是对人们理解和情感的挑战，不如说是撩拨，能赢得会心一笑或赞叹美人真美，并且勾起人们对往事的美好回忆，也算是尽到了AI修复老照片的功能和作用。
事实上问题并非止于这一步，而在于AI修复的老照片还有可能应用于其他领域。那么，应当如何对待这种AI修复的老照片。
对此，似乎有两个维度需要辨别，一是工作或舞台场境与真实环境的区分，另一是历史和现实的区分。就前者而言，人们在生活中并不排斥妆容后的相貌，如演员、播音员、主持人等的化妆后出镜，其实这种相貌与他们生活中的素颜会有些差距，有的可能差距还有些大。
如果能接受某些人因工作关系的妆容与真实容貌不一致，那么也就应当认可经过AI修复过的老照片，只要差距不大，至于见仁见智，那是每个人的感观而已。
，就另一个维度，即历史和现代(现实)来看，修复后的老照片其实在很大程度上不同于过去的老照片，更不同于过去现实生活中的人的相貌。
为AI提供的学习样本，即原始照片太模糊、太残缺，修复出来的照片会更像老照片，但也会走样。相反，如果为AI提供的学习照片现代的居多，也会让修复后的照片很像现代美女或帅哥。如果把这样的照片当作历史上的真实照片，无论是用于商业，还是用于公益，以及其他场所，也离真实性太远，这未必是人们所愿意和认同的，更别说赞同。
ai换脸不能用本地视频是因为ai换脸设置了真人验证环节。真人验证环节的意义是为了提升安全性，通过人脸识别自动开启门禁，使得部分不允许进入公共区域的人无法通过其他方法混入，从而提升区域的安全性，提升便捷性，像人脸识别解锁、人脸识别付款等都是1秒钟不到的事情，比起普通的方法，人脸识别显然是提升了便捷性。
ai换脸的安全性
人脸识别的安全性能是很有保障的。就比如人脸识别其实并不是单纯靠一个脸就能够轻松刷开，比如平时用他人照片去进行人脸支付，是无法成功的，这就是机器背后的科技奥秘，它能够识别照片还是真人。，人脸识别需要识别整个人脸的五官构造和骨架构造，所以即便是他人拿着手机对准大家的脸，只要眼睛没有睁开或者是捂住半边脸，也同样是无法解锁的。
AI技术发展日新月异，我们的生活中也有很多场合已经应用了AI技术，比如火车站已经开始用AI人脸识别进站了，出入站速度很快，方便了不少人。 年轻人对于这项技术尤为喜爱，因为他们可以利用这项技术完成很多不可思议的操作。AI技术在带给我们生活方便的，也给社会带来了许多问题，我们也应该理性对待这项技术，下面就来介绍一下这项技术备受喜爱的原因
一、AI技术在影视制作中的运用或许不是影视后期制作发展的主流，以更少的预算和时间去完成更高质量的制作一直是影视后期制作发展的趋势。技术革新给我们带来的一定是经济效益的增加，而对于影视制作和其他娱乐相关领域，任何能创造效益的技术都是因为他可以高效、便捷、高质量的服务于人或公司。
二、经过近些年的快速发展，人脸识别已和智能硬件解锁、支付，以及公共服务等身份验证直接绑定在一起。因面部信息的唯一性，以及作为个人隐私中最敏感、重要的组成部分，一旦出现问题，将会对个人隐私、公共安全造成巨大威胁，故对技术的安全要求和标准相对更高。技术是中立的，也是双向发展的，不会因为惧怕风险而停滞不前。不久前，英伟达的研究人员提出了一种新的生成器架构，可基于风格迁移，将面部细节分离出来，并由模型进行单独调整，生成的面部图像比基于传统GAN技术更加逼真。可见，假脸生成和真脸识别的算法对抗将会是持续的、动态的过程。
当前，大部分银行等金融机构开设了人脸识别登陆APP功能。“刷脸”支付甚至是远程签约等场景也越来越多见。如果用户的“脸”不安全，“钱”也将面临莫大风险。
企业通过用户协议等手段取得的用户面部识别信息面临被泄露风险。据记者了解，今年2月，国内某面部识别公司的数据库发生信息安全事故，数百万条个人信息被泄露；8月，欧洲一家公司发生大规模信息泄露事件，数百万人面部识别信息被泄露……公众面部信息被滥用风险增大。
记者在一些知名网购平台输入“人脸面具”“硅胶头套”等关键词，发现有不少商户出售“人脸头套式面具”，其中一些甚至可以按客户提供照片定制。记者获知，通过3D打印等技术，“人脸面具”可以获得较高仿真度，且面部识别数据越详实仿真度越高，对以面部识别信息作为密码账户的突破力就越强。此前已有人使用3D打印面具通过某知名网络支付平台面部验证。
“贸然将自己的清晰正面照上传并授权他人进行存储或另作他用，关乎‘钱袋子’安全。”中央财经大学金融法研究所所长黄震认为，目前法律对“AI换脸技术”规范不足，保护好自己的面部信息在当下十分必要。他建议，有关部门应加快推广相关技术规范落地应用。
记者从多家已启用人脸识别功能的金融机构处了解到当前金融机构设置的人脸识别安全等级高于智能手机相关功能，但由于不少交易场景中识别标准并不统一，风险仍在。多名专家建议，用户将面部识别设置为财产账户密码时，应设置其他验证办法，减小风险。
支付宝早就开通，人脸识别支付了，未来可能会在很多方面都会用到人脸识别。
超市的储物柜，家庭大门，快捷支付，考勤，手机开机。
公共场合的人脸识别记录对比，高铁站 汽车站 火车站 机场 ，更快捷的识别犯罪分子，提高抓捕效率，增强安全性。
未来的生活里，会更多 更大范围的使用到人脸识别系统。
用通俗的话，就是利用大数据抽取规律，再利用规律去预测（回归）、分类、聚类未知的输入，得到输出（结果）。
单说图片识别
这里面的大数据就是已知的输入（图片）和已知的结果（图片的标签），抽取规律也就是相应的算法（卷及神经网络），预测、分类、聚类就是得到图片的结果（图片识别）。
可以分为以下几步
数据的预处理。
图片是由一个一个的像素组成的，就拿入门的案例说吧，MNIST数据集，是一个手写数字的数据集，每一张图片都是由28×28个像素点形成的。
卷积（特征提取）的具体计算方法
其中input为输入，filter叫做卷积核（暂且理解为滤波器），output叫做特征图，特征图的个数和filter的个数是相同的（filter W0、filter W1）。既然是矩阵，那么可以设中间的参数是W，于是就有Wx+b = output。这里的W是我们最终要训练出来的。
