人類對于角色扮演的熱情永遠不會消退，這也是 AI 換臉廣受追捧的原因。

三個月前，機器之心曾介紹過一個換臉項目 Avatarify。利用這項技術，你可以將自己的臉實時替換成別人的臉，在視頻會議中的表現十分流暢。迄今為止這個項目已在 GitHub 上獲得了 8.5k 的 star 量。

這個項目主要借助今年三月份發布的一篇 arXiv 論文《First Order Motion》，無需事先對目標圖像進行任何訓練，就能用另一個人的視頻來替換自己的圖像。

在使用 Avatarify 時，借助 deepfake 等其他換臉技術，在想要交換的臉部圖像上對算法進行訓練。通過在目標圖像的相似類別上訓練算法，該模型支持實時換臉操作。

一階運動模型整體框架

具體的操作過程也非常簡單：

先導入一張靜態圖片，照片中的五官會隨著視頻中真人動作做出相應的變化，比如挑眉毛、眨眼睛、說話等動作，看起來就像是換了個人在開會。

更方便的是，開發者已經將它做成了 app，目前可在蘋果商店下載。

Avatarify 已上架 APP Store。

這款應用的使用方法依然非常簡單：在 app 中選擇一張圖片，即可開展一番表情操縱，最終生成的就是你想要的人臉視頻了。

也不知道是什么家庭背景，能讓特朗普總統親自為你的朋友送上生日祝福：「Happy birthday， Joe！」

你可以選擇做個人，也可以放棄做人：

還有換臉界最喜歡的蒙娜麗莎：

蒙娜麗莎：「你喜歡我的微笑嗎？」（Do you like my smile？）

試用效果

本著負責任的態度，我們對產品進行了試用。真實使用效果，沒有加特技的成分，可以看出，眼神轉換和微笑弧度都被成功捕捉到：

除了 APP 提供的圖像以外，你也可以自定義目標頭像，但需要注意將目標頭像裁剪為正方形，并且距離不能太遠也不能太近。最好選擇單一的背景，以最大程度上避免還原失真。

很多用戶在社交平臺上展示了他們的試用成果。雖然在五官動作的捕捉上比較精確，但如果加上仰頭等動作的話，生成結果仍然會出現變形：

下圖中，馬斯克下半部分的臉有點跑偏：

當然這也和使用者的動作有關，表情管理能力越強，越能夠以假亂真。

三個月，從項目創建到產品落地

據 GitHub 項目介紹，這個項目自創建以來持續更新，具體時間表如下所示：

2020.04.13：添加 Windows 支持。

2020.04.15：添加 StyleGAN 生成的頭像（ThisPersonDoesNotExist）。點擊 Q 鍵，即可獲得一張不存在的人的圖像。每點擊一次，即可輕松換頭像。

2020.04.17：創建 Slack 社區。

2020.04.24：添加 Windows 安裝教程。

2020.05.07：針對所有平臺添加遠程 GPU 支持。

2020.05.22：添加 Google Colab 模式，用戶可以在沒有 GPU 的計算機上運行 Avatarify。

2020.07.11：添加 Docker 支持，用戶可以在 Linux 上使用 Docker 運行 Avatarify。

幾天前，Avatarify APP 在蘋果 APP Store 上線。

從項目創建到商業化軟件落地，Avatarify 的作者只用了三個多月的時間。

也許無聊真的是第一生產力。