相信很多人在看了《阿麗塔》之後，都被它逼真的特效所折服。
但好萊塢這麼多年技術的結晶，卻被AI劫持，用匪夷所思的方式去傳播，也帶來了比電影更強的衝擊力。
18年的技術新標準
電影最值得稱道的無疑是女主角本身，除了她帥到另人（無論男女）流口水的形象，這個完全用動作捕捉技術製成的CG人物，在電影裡幾乎以假亂真，在面部表情和情緒傳達上和真人配角們平分秋色。
阿麗塔背後的飾演者是33歲的美國女演員羅莎·薩拉查，利用技術，她成功在銀幕上完成了換臉。
在片場，她需要穿戴上特製的服裝進行表演，臉上密密麻麻的標記點會被數十個攝像頭捕捉，在電腦中生成一個模型。
這個模型還需要複雜的後期加工，特效團隊為阿麗塔設計了一千萬根頭髮，給她每一個毛孔中都植入了絨毛，因此在光照下，她臉上的光線才如真人一樣柔和。
而為了讓眼睛炯炯有神，團隊特地做了一個虹膜纖維的基層，裡面有830萬個多邊形，讓細節的呈現也無與倫比。
除了阿麗塔以外，片中仍有大量實拍的場景和人物，這就需要CG角色與之互動。
片中有一個小狗舔舐阿麗塔臉部的鏡頭，為了互動的真實性，團隊真實拍攝了狗和演員互動的畫面，而到了成片裡，只有小狗舌頭被保留了實拍數據，狗的其他部分全部由CG版製作替代。
從成片看，《阿麗塔》在真實和特效之間做到了不錯的平衡，沒有強烈的違和感，看電影的時候，有那麼幾個瞬間會覺得有點恍惚，分不清誰是真人， 誰是CG。
新晉網紅
CG和動作捕捉技術本身並不新奇，從2001年的《指環王》就有成熟應用，《阿凡達》裡的“藍精靈”，《猩球崛起》中的凱撒都是由動作捕捉技術完成的，《速度與激情 7》中用CG技術還原了已經去世的保羅·沃克。
18年過去了，《阿麗塔》在技術沒有實質性的突破，它更多的是對技術的進一步完善。
完善的代價就是電影高達1.7億美元的投資，與此同時，最近5年裡AI和機器學習的普及，卻讓“造假”這件事變得簡單起來。
Instagram上有一個叫imma的網紅，一頭粉色頭髮，喜歡穿各種潮牌的她，在半年時間已經積累了3.7萬的粉絲。
但和努力美化自己，塑造人設的普通網紅不同，imma從一開始就在宣告自己的不真實，她在社交媒體上赫然寫著：
“我是一個虛擬女孩，喜歡日本文化和電影，我希望能通過fashion show 吸引人類目光。”
即便如此，很多人依然不相信imma的虛假，從五官、動作到眼神，imma的照片和普通的網紅街拍沒有什麼區別。
imma的創作方是日本的CG公司（ModelingCafe），它的製作方式比阿麗塔更簡單，先讓模特在真實的場景拍攝照片，然後替換成imma的頭。和阿麗塔一樣，imma採用了仿真的頭髮紋理和皮膚質感，但在細膩度上要略遜一籌。
不過imma的照片都經過了精心的後期處理，在分辨度上也故意降低，反而營造出了更多的真實感。
imma並不僅是一次技術展示，她已經和真的藝人一樣，走上了商業化的路子，去巴黎時裝週、和日本潮牌合作、接代言等等，只要有粉絲流量，imma的故事就會繼續。
不存在的人臉
還有比imma更便宜的方案。
WhichFaceIsReal.com上有一個遊戲，讓你從兩張圖裡找出哪張是真的。但不經過仔細分析，單憑直覺很難給出正確答案。
如果說imma是一種營銷，那WhichFaceIsReal.com則有更高的目的。
它由兩名來自華盛頓大學的學者搭建，他們認為AI所製造的虛假可能會破壞社會對真實和證據的信任，希望通過網站來引發人們的反思。
這個網站使用的是生成對抗網絡（或簡稱GAN）的機器學習方法來生成假照片。這些網絡通過大量數據（在這種情況下，真實人物的大量肖像）進行操作，學習其中的模式，然後嘗試複製所看到的內容。
GAN之所以如此優秀，是因為它會對自己進行測試，網絡的一部分生成人臉，另一部分將它們與訓練數據進行比較。
網站上的假臉
如果網絡發現生成的面部太假，就會把照片送回繪圖板以加以改善。你可以把它想象成一個嚴苛的藝術老師，除非你能在紙上畫出足夠逼真的雞蛋，否則不會讓你離開課堂。
這種方法我們早就聽說過，AlphaGo能戰勝李世石，就在於它能不斷地自我對抗，從中找到最優解。
下海的好萊塢女神
GAN這種模型擅長處理視覺數據，所生成的圖像銳利清晰，同時，它還能運用到視頻的生產中。
此前有一個叫deepfakes的機器學習愛好者，它基於TensorFlow、Keras等開源軟件設計了一套模型，可以給視頻裡的主角“換臉”。
第一個實驗對象是好萊塢女星蓋爾加朵，deepfake用Google搜索的圖片和YouTube視頻蒐集了她的大量素材，然後用這些素材訓練深度學習網絡。
經過反覆的訓練，系統從素材中提取出了圖像，並生成圖譜，然後在視頻中對頭像進行替換，找到合適的幀率，一段價值連城的AV視頻就誕生了：
最近，有人將《射鵰英雄傳》裡朱茵扮演的黃蓉換上了楊冪的臉，其背後的技術原理也差不多。
原版
換臉後
只是這種方式，有時候聲音口型和原版的對不上，容易讓人出戏。
Face2Face就可以解決這些細節問題，它利用面部追蹤技術，將真人的面部細節複製到已有的視頻中。由於AI加持，它的成本比《阿麗塔》的面部捕捉要低好幾個數量級，使用普通的電腦攝像頭就能完成製作。
所以，換臉已經不再是好萊塢的尖端技術，一個普通技術人員，從網上下載個算法，有足夠的素材，有個消費級的顯卡，幾個小時就能搞出來。
而AI換臉的背後，是更多的隱憂，比如假新聞、肖像侵權、個人隱私洩露、甚至潛在的恐怖活動...在社交網絡的效應下，一張假照片或假視頻的傳播影響力會被無限放大。
不過擔心未來的還是少數，大多數人對於AI換臉的作品都有種天真的喜歡，似乎真實的東西永遠不夠好。不過話又說回來，在如今這個技術和虛擬網絡盛行的時代，又有什麼東西是真實的呢？
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