近日，上海交通大学联合研发了一款换脸框架SimSwap，使人脸交换的应用更加灵活广泛且真实度更高。以前的换脸框架要么缺乏概括任意身份的能力，要么无法保留面部表情和注视方向等属性，这一框架能够将任意源人脸的身份转换为任意目标人脸，同时保留目标人脸的属性。

人脸交换是一项前景良好的智能技术。它在保持目标人脸的特征（如表情、姿态、光照等）不变的情况下，将源人脸的特征转换为目标人脸。在电影行业被广泛应用于制造不存在的双胞胎等画面。让影迷记忆最深的当属2015年4月12日上映的《速度与激情7》中，原本于2013年便意外去世的保罗沃克通过换脸技术实现了“重生”，圆了影迷的一个梦。

利用先进的设备重建演员的人脸模型，重建场景的光照条件，这是大多数人无法企及的。

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目前，人脸互换的主要困难有以下几个方面：1）具有较强通用能力的人脸交换框架应适用于任意人脸;2）合成后的面部的特征应与源面孔特征相近;3）生成出来的人脸特征（如表情、姿势、灯光等）应与目标人脸的特征一致。

上海交通大学的科研团队从两方面入手，首先，在框架中加入一个身份注入模块（IIM）。其次，提出弱特征匹配损失。双管齐下，将上述问题迎刃而解。

身份注入模块

首先，增加身份注入模块（IIM）以实现算法框架的广泛性应用。任何脸都能使用同一算法进行换脸，这一梦想成为现实。

目前，以DeepFake为代表的换脸框架使用编码器一解码器架构，只能针对两个特定的面孔进行交换，缺乏广泛应用的能力。……