李荣浩又因为小眼睛上了热搜。
在#李荣浩的眼睛特效不大#的话题下，有一段李荣浩和杨丞琳结婚照的变脸视频。换脸后，李荣浩的眼神彻底变成了一条线，孙红雷也在微博转发“五十步笑百步”：
这个特效太过分了，李老师，有人黑你！
对此，网友们的评论都是“哈哈哈哈”。
细心的人可能已经注意到视频中的快手APP标志了。这是正确的！以上对小眼群体不太友好的功能是快手新推出的“变身漫画”特效。
这种真人一键变卡通效果的背后，是生成对抗网络（GAN）。
一键打破次元墙
目前，快手《变漫画》特效已在人气挑战榜“本周实时榜”（2002年6月15-21日）排名TOP 1，约有86个7.20,000 用户使用。
其中很多明星都拍过同一个视频，玩法也五花八门。
比如陈赫拿出类似苍蝇拍的“神秘钥匙”解除了二次元的封印。
邓紫棋擦了擦玻璃，换了脸。
不知道张艺兴用手势穿梭了多少次次元。
进入二次元后，明星们的发型、五官等细节都“还原”了，同时多了几分俏皮和灵动。
不过，将真人变成漫画并不少见。近年来，特效照片应用层出不穷。将图片和视频变成漫画风格、古风风格、手绘风格、油画风格，甚至改变性别和年龄，对用户来说都不是问题。
生成对抗网络 GAN
说到换脸，有一种技术是无法回避的——生成对抗网络 GAN。
雷锋网（公众号：雷锋网）此前曾报道，GAN作为一种深度学习模型，在机器学习中是一个比较新的概念。它于 2014 年 10 月首次出现在著名的 Google Brain 科学家 Ian Goodfellow 及其团队之前。在团队发表的论文《Generative Adversarial Networks》中。
机器学习模型分为两类：生成模型和判别模型。顾名思义，它们各自的功能就是根据数据集进行生成和判断。
Ian Goodfellow 之所以能成为“GAN 之父”，是因为他创造性地提出了通过对抗性（Adversarial）来估计生成模型的概念，同时训练生成模型和判别模型，让两者相互对抗并生成模型。需要尽可能生成真实的图片来欺骗判别模型，同时判别模型要尽量将生成模型生成的图片与原始数据集区分开来。
这个过程就像游戏中两个玩家之间的战斗。一开始满脸迷茫，到最后“真相越来越清楚”。这种机器之间自发的相互学习可以说是非常智能的。
而且 GAN 有很多种类型，其中最常见的是 Cycle GAN。
其实CycleGAN是人脸转换早期的一次重要尝试。既可以从源到目标的转换，也可以进行反向转换，方便学习两个类别之间的转换关系，更好地保证转换后的图像质量。
如上图，斑马可以变成马，那么即使改变动作，马也可以再次变成斑马；同理，夏天可以变成冬天，换景后冬天又可以变回夏天。
虽然上述快手动漫风格的换脸效果没有透露具体的技术信息，但之前尝试将人脸变成卡通形象的尝试确实使用了CycleGAN，相关论文也在2019年7月发表。 arXiv，一个预印本平台。
值得一提的是，这项研究利用了所谓的地标辅助 CycleGAN。
根据论文，这里的“地标”不是我们常说的“地标”，而是五官，所以我们可以把这项技术理解为CycleGAN的特别版——“五官辅助的CycleGAN”。
技术怎么样，我们来看看效果（雷锋网注：右边第二列是CycleGAN生成的；右边一列是CycleGAN辅助面部特征生成的）。
现实中的美女变成了二次元的小萝莉。
时尚的人造卡通看起来也不错。
此外，一些研究团队已经使用面部特征将低分辨率图像转换为基于 GAN 的高分辨率图像。感觉好多年的近视已经痊愈了！
看到这里，是不是要感叹它的神奇？
其实还有更神奇的，比如活人的大变化。
这是西班牙互联网棋盘制造商 REGIUM 网站上的员工资料页面，看起来并没有什么特别之处。但实际上，被陷害的四位工程师是“假人”，在现实生活中并不存在。
雷锋网了解到，这些“人造人”来自一个国外的打脸网站这个人并不存在.com，而且这些照片也是基于GAN的。
然而，换脸技术仍存在诸多问题——比如曾经一夜爆红的三日爽ZAO APP，以及在全球范围内臭名昭著的Deepfake，都引起了各界的关注。
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如何合理使用这种换脸技术是需要考虑的问题。
