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臉的角度對AI換臉的影響

作者:陳新橋、張恩睿、吳浩彬

指導老師:林俊卿

  科技日新月異,人工智慧的發展超乎人類預期。深偽(深度偽造Deepfake)是前幾年的熱門話題, 這是一種基於人工智慧的人體圖像合成技術的應用。因此我們想要利用機器學習,研究對於不同臉的角度的輸入,經過臉部替換後,會得出怎麼樣不同的輸出結果。


研究方式:
一、取得人臉角度
使用下列網頁取得輸入圖片的人臉角度https://iseek.intemotech.com/
二、做 AI 換臉
用 insightface的 model zoo ,做 AI 換臉

image.png

三、人臉相似度
(一)先做人臉偵測。

image.png

(二)將人臉轉換成關鍵點。

image.png

(三)把圖片轉成128維特徵向量


結論:
  藉由比對不同角度的相似度後,最後發現旋轉照片角度對於相似度差異影響並不大,但是角度相似的照片替換後的相似度還是會稍微高一點。可能是因為換臉出來的相似度都很高,所以最終的結果不易分出差別。

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