此前李宇春的MV也是英特尔用3D投影一手打造的，英特尔中国研究院表专门定制和设计了多个深度学习网络模型，有针对性地创建和收集了十万张人脸照片来训练这些模型，再通过摄像头检测和识别人脸，定位 78 个关键点，实时跟踪头部运动和面部表情变化。对图像进行智能分析和特征提取后，再通过运算将不同的特效叠加上去。

当然以上这些“变脸”方法和下面的相比较，就有点小巫见大巫了。

去年年底，神奇女侠扮演者盖尔·加朵的脸被贴在了一个爱情动作电影女主的脸上，在网上引发了不小的轰动。这种“视频变脸”是一个名为“deepfakes”的深度学习技术，最关键的是它的技术门槛很低，只需要将上百张人物的训练图片输入到算法中，再用GPU训练数据就能DIY出换脸的视频。

借用知乎上某位答主的回答，这项技术的核心是一个深度神经网络，用监督学习训练一个神经网络将张三的扭曲处理过的脸还原成原始脸，并且期望这个网络具备将任意人脸还原成张三脸的能力。

当然，纵观现在的变脸技术，万变不离其宗，AI并不会给你整容，它能做的只是静态图片或者视频中的变脸，但是当我们的脑洞再往外扩展延伸的话，生理形态上的变脸似乎也不再是难事。

第一批AI+基因编辑变脸的人可能要来了

去年谷歌做了个很奇葩的事情：他们在某个地区投放了2000只携带细菌的蚊子。其实这是谷歌母公司Alphabet旗下生命科学研究部门Verily所开展的Debug项目，他们通过机器学习和计算机视觉技术让蚊子绝育。AI在基因改造上，昆虫科已经先走了一步。

同样的，在变脸这个事情上，人工智能和基因改造是避不开的两个话题。

比如AI整容，人工智能厉害的地方在于除了大数据收集的高效率，还可以帮助医生和患者进行个性化定制。也就是说，虽然你想要整成某冰冰，但AI还是会通过计算你脸部的特征、帮你保留更多自身独特且美的部分。

在最近的一项研究中，就有科学家建立了一个全自动化的面部美容模型，这一模型运用了决策树算法对照片的属性进行了评估。这些特定的调查包括：识别不同的面部比例，确定“具有吸引力的”面部特征。通过这一训练后，自动分类器可以在一系列的测试图像中快定制出符合人类审美的脸型。

而AI真换脸的操作，一方面是通过AI分析脸部的状态进行医美方面的操作，再就是得从基因工程技术入手。

此前爱丁堡大学的一项研究，就发现了基因突变与脸型的关系。

爱丁堡大学Roslin研究所的研究人员对374只宠物狗的各种谱系和混合品种的DNA样本进行了深入分析，在研究中，他们发现了一个破坏SMOC2基因活性的变异。同样的基因也存在于人体内，当时Roslin研究所的首席研究员Jeffrey Schoenebeck博士说：“在未来通过基因治疗，或许可以改变面部特征。”

再比如一种被命名为EDAR的基因变异会影响下巴的突起程度、耳垂的大小，胡须的浓密程度。而影响鼻子形状的基因也有多个，比如GLI3和PAX1基因控制鼻孔的大小，而RUNX2基因控制鼻梁的宽度。

找到相关基因是第一步，之后就是当前热议的基因编辑。

曾有人打过这样一个比方：如果把人类的基因组比喻成一本百科全书，这本书中可能有上亿个字符。而基因编辑技术就像一个搜索引擎，能够准确地查找到书中的任何一个句子、任何一个单词，然后把这个单词的任何两个字符之间切开。这其中最受关注的基因编辑技术工具莫过于CRISPR/Cas9。

《自然》杂志在2016年年末刊发的一篇文章称，国内的一组研究人员已经率先使用经过CRISPR/Cas9技术编辑的细胞对一位肺癌患者进行了治疗。更有科学家声称，对人类的胚胎进行编辑，通过添加或者消除基因，可以直接定制专属样貌。

而前NASA生物学家Josiah Zayner为了增肌，就曾经尝试用CRISPR-Cas9 对自己进行基因改造，这一切仿佛漫威世界的情景再现。

最后：

无论是物理手段，还是生理手段的“变脸”，互联网审美时代里第一批被AI变脸的人已经不是天方夜谭。

未来可期。