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上一节我们通过VAE网络完成了人脸生成效果。VAE网络一个特性是会把人脸编码成一个含有200个分量的向量，反过来说在特定分布范围内的含有200个分量的向量就对应一张人脸。...，该新向量就会对应一个人脸，而且这个人脸就会同时具有人脸A和B的特点，如果我们增大参数alpha，那么生成向量对应的人脸特征就会更像人脸B，如果我们减少alpha的值，生成向量对应的人脸就更像人脸A....接下来我们看看如何实现人脸的转变特效，首先我们先出数据图片中选出具有特定特征的人脸图片，例如”戴墨镜“，然后使用编码器得出”戴墨镜“人脸图片的特征向量，然后我们再选取不带墨镜的人脸图片，计算其特征向量，...处于最左和最右边的图像时我们输入的两张人脸图片，中间人脸是将一边人脸图片对应的向量滑向另一边时所产生的人脸，我们注意到中间人脸图片是左右两张人脸图片特征的混合。...回到deepfake或zao这样的变脸应用，他们的原理就是先将计算原来视频中人脸变化所对应的不同向量，然后计算用户的人脸向量，然后将用户人脸向量”滑向“视频中人脸当前表情对应向量从而实现用户人脸展现出视频中人脸的同样表情
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