你是不是也曾经在短视频平台看到过老照片的修复视频？甚至可能花钱请别人帮忙修复过珍贵的老照片？但这些可能你以为是专业的照片修复人员做的事情，其实只用一个软件进行AI计算后就能获得。今天就简单聊一聊“让照片动起来”背后的AI算法。
为什么目前AI技术带火的视频都是基于人像照片的内容？这就要从这项技术的原理“生成对抗网络”说起了。生成对抗网络，业内简称“GAN”（GenerativeAdversarialNetworks）。
拟人化的GANGenerative在英语里面是“有生殖性的”意思，Adversarial是“对抗的”，Networks是“网络”，所以简单来说“GAN”就是一种可以自我繁殖进化的网络模型。
那么“GAN”主要做的是什么呢？以它最常用的图像识别领域为例，比如看图识狗，网络模型会有一组算法专门搜集狗的图片，并根据这些图片生成一只“不存在”的新狗，而它的对抗算法则是要识别出这只“不存在”的狗。
然后通过它们不断地对抗训练，最终这套算法一方面“造”狗能力超强，一方面“识”狗能力也超强。
目前，我发现在图片领域做得比较深入的是国内飞桨AI工作室做的“PaddleGAN”，基本上我们看到比较火的照片动态视频技术他们都有涉猎：
照片动漫化人像卡通化妆容迁移妆容迁移唇形同步
脸部动作迁移老视频修复图像变换超分辨率老照片修复曾经是抖音上风靡一时的收费项目，后来小火了一阵的“蚂蚁呀嘿”也让不少人为之付费，现在它们则是加成在一起，让老照片活过来唱歌说话成了更新的玩法。而这些技术，只要会一点Python语言，就可以找到开源的代码让AI来完成。
目前看到的新项目有老人变年轻、大人变小孩，可以克隆声音的“柯南变声器”等等，未来你可能真的无法判断屏幕后面的那个TA到底是男是女，是老是小。这是科技带给我们的神奇，也是科技带给我们的困扰，要科技向善，终究还是看使用它的人。
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