Для создания приложений по замене лиц в видео используются различные технологии машинного обучения, например:

• Autoencoder и decoder. 1 Метод перемещения лица, в основе которого — кодировщик и декодировщик. 1 На двух видео (донорском и целевом) размечают границы лица. 1 С помощью нарезки кадров видео превращаются в набор фотографий, по которым будет обучаться модель. 1 Кодировщик сжимает изображения, а потом они восстанавливаются до оригинального изображения инструментом декодирования. 1 Две нейросети обучаются кодировать и декодировать изображения так, чтобы после восстановления они были максимально похожими на оригинал. 1
• Face Swap GAN. 1 Подход с использованием нескольких генеративно-состязательных сетей. 1 Каждая сеть отвечает за свою операцию, что сводит к минимуму количество этапов с применением ручного труда. 1 Например, в решении FSGAN одна нейросеть учится подгонять лицо донора под параметры целевого видео (поворот головы, наклон вбок или вперёд), вторая переносит черты лица, а третья делает image blending (слияние изображений), чтобы картинка была более реалистичной, без разрывов или артефактов. 1
• Deepfake. 24 В основе метода лежат генеративно-состязательные нейросети (GAN). 2 При использовании этого метода работают две нейросети: первая генерирует изображения, а вторая отвечает за поиск отличий между ними и настоящими образцами. 2