三个月前，机器之心曾介绍过一个换脸项目 Avatarify。利用这项技术，你可以将自己的脸实时替换成别人的脸，在视频会议中的表现十分流畅。迄今为止这个项目已在 GitHub 上获得了 8.5k 的 star 量。
这个项目主要借助今年三月份发布的一篇 arXiv 论文《First Order Motion》，无需事先对目标图像进行任何训练，就能用另一个人的视频来替换自己的图像。
在使用 Avatarify 时，借助 deepfake 等其他换脸技术，在想要交换的脸部图像上对算法进行训练。通过在目标图像的相似类别上训练算法，该模型支持实时换脸操作。
一阶运动模型整体框架
具体的操作过程也非常简单：
先导入一张静态图片，照片中的五官会随着视频中真人动作做出相应的变化，比如挑眉毛、眨眼睛、说话等动作，看起来就像是换了个人在开会。
更方便的是，开发者已经将它做成了 app，目前可在苹果商店下载。
Avatarify 已上架 APP Store。
这款应用的使用方法依然非常简单：在 app 中选择一张图片，即可开展一番表情操纵，最终生成的就是你想要的人脸视频了。
也不知道是什么家庭背景，能让特朗普总统亲自为你的朋友送上生日祝福：「Happy birthday, Joe!」
你可以选择做个人，也可以放弃做人：
还有换脸界最喜欢的蒙娜丽莎：
蒙娜丽莎：「你喜欢我的微笑吗？」（Do you like my smile?）
试用效果
本着负责任的态度，我们对产品进行了试用。下图为真实使用效果，没有加特技的成分，可以看出，眼神转换和微笑弧度都被成功捕捉到：
除了 APP 提供的图像以外，你也可以自定义目标头像，但需要注意将目标头像裁剪为正方形，并且距离不能太远也不能太近。最好选择单一的背景，以最大程度上避免还原失真。
很多用户在社交平台上展示了他们的试用成果。虽然在五官动作的捕捉上比较精确，但如果加上仰头等动作的话，生成结果仍然会出现变形：
下图中，马斯克下半部分的脸有点跑偏：
当然这也和使用者的动作有关，表情管理能力越强，越能够以假乱真。
三个月，从项目创建到产品落地
据 GitHub 项目介绍，这个项目自创建以来持续更新，具体时间表如下所示：
2020.04.13：添加 Windows 支持。
2020.04.15：添加 StyleGAN 生成的头像（ThisPersonDoesNotExist）。点击 Q 键，即可获得一张不存在的人的图像。每点击一次，即可轻松换头像。
2020.04.17：创建 Slack 社区。
2020.04.24：添加 Windows 安装教程。
2020.05.07：针对所有平台添加远程 GPU 支持。
2020.05.22：添加 Google Colab 模式，用户可以在没有 GPU 的计算机上运行 Avatarify。
2020.07.11：添加 Docker 支持，用户可以在 Linux 上使用 Docker 运行 Avatarify。
几天前，Avatarify APP 在苹果 APP Store 上线。
从项目创建到商业化软件落地，Avatarify 的作者只用了三个多月的时间。
也许无聊真的是第一生产力。
参考链接：
https://github.com/alievk/avatarify#configure-video-meeting-app
