AI换脸，大家可能都不陌生。最初是在Reddit社区流行开来的，一位deepfakes的用户发布了一系列的明星换脸小视频，吸引了大量的用户关注，然后被举报封号，作者随后在github上开源了技术代码。

经过全球开发者合作对换脸技术的优化迭代，现在的换脸技术越来越成熟，对复杂场景的支持也变的更容易、模型训练速度变得更快，使用的门槛也在不断的降低。同时换脸技术也广泛应用在了个人定制电影、短视频创作等领域中。

AI换脸的流程可以分为以下五步：

1、准备要替换的A和B两人的图像

2、训练样本

3、找到需要替换的视频，用ffmpeg提取成一帧一帧的图片

4、用训练出来的样本对每一帧的图片进行替换

5、用ffmepg合成视频

AI换脸技术本身并不难，当前也有许多开源的换脸软件，比如Fakeapp，Facewap，Openfaceswap，DeepFaceLab等。其中DeepFaceLab因为提供了一个方便易用的一体包，因此广受欢迎。

12月2日，智东西公开课邀请到DeepfaceLab通讯作者、中国科学技术大学在读博士刘昆麟做客「学术新青年讲座」第19讲，直播讲解《人脸交换框架DeepFaceLab全流程剖析》。

刘昆麟主要关注多媒体安全方向，对人脸交换及检测有丰富的经验，是Deepfacelab的通讯作者，DFDC亚军。他的指导老师为中国科学技术大学的张卫明教授，本人在ICCV、TVCG、TIFS等会议期刊发表论文数篇。

在本次讲座中，刘博将深度讲解DeepfaceLab的整体设计思路以及其中的各种工具，以及他们在研发人脸交换框架DeepfaceLab过程中所碰到的问题以及解决的办法。