换脸新潮流：BIGO风靡全球的人脸风格迁移技术

引

1974年，我国的考古学家在陕西省西安市发掘出了兵马俑，并被其神态各异惟妙惟肖的面部表情所震撼。同年，一篇名为《A Parametric Model for Human Faces》论文迈出了人脸属性编辑这一领域的第一步。而半个世纪后的今天，BIGO自主研发的FaceMagic的换脸技术让你随心所欲地化身为兵马俑，世界名画，或者电影里的超级英雄, 产品一推出即风靡全球。 

BIGO为了把这项创新技术带给全球用户，研发人员克服了各种挑战。技术挑战主要来源于三个方面：第一是人脸特征迁移技术，我们创新性地尝试把风格迁移的思路用于人脸特征迁移中，克服了当时主流的deep fake、 3D方案等技术的不足。 第二是全球化问题，因为BIGO用户来源于全球各地，为了解决不同人种的肤色、五官结构的差异问题，我们构建了千万量级的全球化的人脸数据集，极大地涵盖肤色、性别、年龄等差异性，力求把全球每一位用户的效果做到最佳 。第三是多属性，多场景的效果优化，我们在不断优化网络结构的同时尝试人脸属性、人脸姿态等约束，并大力提升大规模数据的训练效率，充分挖掘数据的多样性特征，把换脸效果做到更加鲁棒、真实、自然。FaceMagic仍在吸引越来越多人的参与，自上线以来，全球生产总量接近1亿。功能推出后，每天有超过百万级的内容生产量。

背景

人脸属性编辑是计算机视觉领域的一项重要技术，广泛用于内容生产，电影制作，娱乐视频中。早期的人脸属性编辑主要集中在人脸的表情上，比如通过修改张嘴或者闭眼来体现人的喜怒哀乐。随着算力的提升，这项技术随后便升华为即时的表情编辑或迁移，也就是将一张脸的表情作为输入，来控制另一张脸的表情作为输出，当下我们看到的三维动画或者虚拟偶像都在广泛地利用这项技术。

然而仅仅换个表情显然已经跟不上科研人员的脑洞，Volker 一行人在论文《Exchanging faces in images》[1]中首次提出了在自然图像中置换人脸的概念。文章中使用了一种较为原始的3D模型方案来粗估姿态与光线，并将目标人脸替换至源人脸上。这项技术由于需要人工参与标定关键点，主要被应用于图像编辑等工作。在漫长的学术发展过程中，换脸技术发生了天翻地覆的变化，逐渐衍生出来了基于3D脸部建模，以及对抗生成网络(GAN) [2]的两个派系。

3D脸部建模的方案比较直观，即先对源图片和目标图片进行关键点检测并进行3D建模，然后提取目标图片中的身份信息(ID)替换源图片中的相应部分。Dmitri Bitouk et al.[3]针对[1]中需要进行人工参与，同时也不能处理表情的问题，提出了一个全新的方案，可以解决自动化以及表情的问题。而近代通过3D建模来实现换脸的始祖，Face2Face [4]则通过拟合一个3DMM[5]模型来进一步迁移表情。作为第一个能实时进行面部转换的模型，Face2Face的准确率和真实度树立了业界标杆 。随后的一些研究也多基于此，对生成人脸的自然度进行强化，例如Suwajanakorn et al.[6]对嘴部的模型进行修正，使得嘴部的动作更加自然。Nirkin et al.[7]结合脸部分割，基于一个固定的三维人脸来进行换脸，避免拟合三维人脸形状。这些方法虽然能取得一定的换脸效果，但是要么计算量太大，要么就是生成换脸后的图片依旧不自然，且很难处理遮挡等问题。

近年来，随着大规模的GPGPU算力的出现，基于GAN的换脸方案异军突起，一举击破了基于传统3D换脸方案的大本营。这个突破首先出现在Pix2pixHD [8]中，Ting-Chun等人使用了一个多尺度的cGAN结构进行图片对图片的变化，例如给定一个脸部的轮廓信息，cGAN则能将其转变成一个真实人脸。紧接着GANimation[9] 提出一个双分支生成器来解决人脸表情的问题，其中一个分支通过回归注意力图来控制表情，另一个分支则提供背景和光线信息。GANnotation [10]则在添加约束条件的道路上更进一步，通过约束人脸关键点来驱动生成对应的人脸。除此以外，研究者们也在尝试着与传统方案结合，亦或通过先验知识来指导GAN的生成质量。Kim等人在 Deep video portraits [11] 结合了传统3D与GAN的技术来进行人脸的生成；RSGAN [12]提出一种解耦脸部和头发的方法来换脸；FSGAN [13]通过结合脸部分割来评估遮挡区域，在一定程度上解决了换脸当中的遮挡问题。基于GAN的方法生成的换脸图片相比3D方法更加真实自然，但是很难产生高清的换脸效果，另外源图片姿态比较大时很难兼顾姿态的一致性和换脸的ID迁移能力。

BIGO的算法团队经过探索，提出了基于风格迁移+ID注入的FaceMagic方案，在生成高清自然人脸的同时能够保持人脸姿态、属性一致。目前FaceMagic已在线上运营，每日用户使用量过百万级。

风格迁移的风起

这一切要从风格迁移（Neural Style Transfer）的研究脉络讲起。2016年ECCV的一篇《Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks》[14] 给一张阿姆斯特丹的风景照加上了星空的感觉。文章提出的基于Gram matrix的方法，也就是神经网络的特征图各个通道的相关性，将真实图片（content）与风格图片（style）融合。这使得合成后的图片具有原始图片的内涵，但是视觉上又会感受到不一样的风格。

图1. 风格迁移实例

当然，这种方案的代价也是巨大的，每一组不同的content到style的转换，都需要训练一个专用的神经网络，这在实际的应用当中显然是不现实的。2017年的另一篇论文《Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization》(AdaIN)[15]则对此问题做出了回应。这篇文章证实了一个至关重要的结论：style信息隐藏在特征层中每一层的统计量中（也就是每一层的均值μ和标准差σ）。故而，文章通过定向改变Instance Normalization(IN)层后特征的均值以及标准差，来获取风格迁移效果。这个方法只要通过训练一次网络，即可以实现任意content至任意style的风格迁移。

图2. 经典的基于AdaIN的风格迁移网络

把人脸当做一种风格

2019年英伟达发表了论文《A Style-Based Generator Architecture for GAN》[16]，也就是大名鼎鼎的StyleGAN，这种网络结果生成最高1024*1024分辨率的人脸，且相当的真实与自然，惊艳全场。而这背后的核心，则是通过深层全连接神经网络，将一组随机编码的向量转变成一组均值μ和标准差σ，再送入不同尺度的AdaIN模块，最终生成高清人脸。

StyleGAN的工作给我们带来的不仅是新的网络结构、训练方法，更重要的是思维上的颠覆：“人脸特征也可以作为一种风格来描述”。那么，到底什么是content, 什么是style？

在艺术风格迁移中，content 作为真实照片中的实物形状、轮廓，style则是艺术家画作中的色调、笔触、画风等独特的艺术特点。在StyleGAN中，则没有content，一切的人脸特征皆为style。从这个角度重新审视风格迁移，我们会得出结论：对于content跟style的界定，没有统一的标准，完全取决于你如何划分！应用时，需要保留的部分作为content，而需要改变的部分则作为style。

从风格迁移到换脸

我们再一次回到换脸这个话题，StyleGAN在生成人脸的时候，使用了随机编码的向量作为种子，生成了所需的人脸style，那么我们可否使用类似的思想，抽取目标人脸的style，用来替换源人脸的呢？答案自然是肯定的。

接下来我们将通过四步演化过程来阐述我们的FaceMagic模型：1）化我为我；2）化我为他；3）融于你我；4）止于平衡。

化我为我

算法的第一步自然是确定我们的content，也就是面部姿态与表情等属性信息，这个目标我们通过让模型学会生成自己来达成。整个流程采用了如图3所示的经典Encoder-Decoder结构，网络的输入输出为同一张人脸图像I，通过叠加了多层的ResBlock结构的Encoder，获取特征图F。实践上我们采取了较大的d值来保存更多的content信息。

图3. 通过自编码器来获取人脸的content信息

化我为他

当模型确定了源人脸中的content信息，我们下一步的目标便是将目标人脸的ID信息，以style的形式注入至content当中。这个目标可以进一步拆解为目标人脸的ID提取以及注入两步。ID提取部分，我们借用了使用VGG-Face[17]数据集预训练的人脸识别网络ID-Net。通过ID-Net提取的特征向量G能够很好地区分人脸之间的相似程度，因此可以很紧致地表征一个人的身份特征，同时不会引入其他干扰信息。而在至关重要的信息注入部分，我们的基本思路，则是首先通过全连接层，将目标人脸的G_Tar转化为所需的均值与方差μ_Tar,σ_Tar，再依照AdaIN的方式将style注入content。

然而在实际操作中，我们注意到了以下两个问题：I)训练网络时的收敛速度很慢；II)容易产生人工造成的不自然缺陷(artifacts)。这两个问题让我们重新反思换脸问题的本质：目标人脸的ID固然可以按照style的思路注入源人脸的content中，但是这种方案很类似于传统的2D/3D视觉中的“贴脸”策略——完全采用目标人脸的ID信息而抛弃源人脸的；而要达成“换脸”，我们实际上只需要关注一个从目标人脸的ID到源人脸ID信息的变化。

于是，我们重新定义了要注入进AdaIN的style为“信息增量”，如下式所示：

其中ε是一个较小的量以稳定数值。依照这个思路，我们设计了基于AdaIN-ResBlock的风格融合模块Style Mix Block，在多个空间尺度上将ID的信息增量通过AdaIN注入至从源人脸中抽取的content当中。我们另外也采用了一种基于信息增量的训练模式：通过混入一部分源与目标人脸为同一张图片的训练数据，使注入的style信息恒定为μ_diff =0,σ_diff = 1。这个方案极大地提高了模型在学习重构损失时的收敛速度，并且抑制了大部分因为“贴脸重构”导致的artifacts。图4为Style Mix Block的详细结构。

图4. Details of Style Mix Block

然而到这里，BIGO算法团队对目标人脸的ID注入方案的思考，依旧没有结束。真实场景中的换脸，原人脸以及目标人脸肯定不会像证件照一样整洁标准，而经常会涉及到大尺度上的pose转换或者被帽子眼镜遮挡的情况。在这种情况下，信息增量本身存在一个不准确的问题，这就会导致一个在实际效果中依旧存在“换脸的结果并不像目标人脸”的情况。在经过激烈的讨论之后，我们做了一个大胆的决定：将原始用来描述ID信息的特征G，直接拼接(Concatenate)到Style Mix Block的特征上，并将这个整体特征送入Decoder来生成最终结果。整体网络构架如图5所示。

图5. FaceMagic换脸的核心结构

融于你我

故事讲到这里，却依旧只是个开头，接下来一个问题出来哪里呢？

这就牵扯到对抗生成网络的一些本质了，我们常说，对抗生成网络实质上是学习了真实样本的特征流形，在生成的时候通过选取一组作为种子的随机变量，选取流形上的点并映射到图像空间上。这就导致了，我们虽然可以保证一张生成的图像“真实且自然”，但是却难以保证在一连串的视频帧上的连续性。例如，在大尺度上的pose转换的场景下，很容易出现提供content的源人脸的pose信息“丢失”的情况；另外源人脸的ID信息在视频中本身也会存在扰动，而这些扰动由会被注入操作进一步放大。这些情况都导致了在对视频进行按帧换脸的操作时，会产生姿态摆动或者肤色光照抖动等不连续的情况。

这里我们通过Pose Constraint以及Skipping connection来缓解视频换脸中存在的连续性问题，如图6红色部分所示：

1）Pose Constraint：我们通过脸部的landmark来强约束源人脸以及生成人脸之间pose差异的问题。这样即便源人脸在某些帧出现大尺度的pose转换，生成的也依旧会被约束在源人脸的pose上。

2）Skipping Connection：为了让生成的图片能够稳定的保留源图片的特征，我们尝试将一些Encoder的低层次的特征直接通过Skipping Connection直接植入到Decoder的特征当中。

图6. FaceMagic换脸的最终系统结构

止于平衡

我们先做一个小总结，目前我们有了很多的模块，我们的total loss可以写成下面的形式：

很显然，加大L_recon和L_pose的权重，可以使得生成的人脸能更多地保留源人脸的特征，加大L_ID的权重，则会更多地迁移更多目标的身份特征，L_GAN的权重则用于保证生成的人脸尽可能的真实自然。那么，终于，我们可以开始愉快地去调参数了？

显然，终极的平衡不是调参就可以获得的。BIGO的算法同学在深挖了L_ID后发现：对于两个本来长得就有点像的人，换脸后的结果从视觉上几乎看不出变化，原因在于他们的ID特征距离本来就小，如果仅仅使用简单的l2损失或者cos相似度的话，网络对这部分的惩罚会很小，但是简单的加大L_ID的权值又会使整个网络的训练变得艰难。为了解决这个问题，我们提出了衡量换脸效果的相对ID距离。简单来说，就是对比源人脸在换脸前后与目标人脸的距离差异。用公式可以表达为： 

其中，为l2损失或者cos相似度。式子的前半部分为原始的ID信息损失，后半部分为对比损失。

结语

经过BIGO算法团队同学们的不断努力，我们攻克了各种技术上的难关，成果实现了FaceMagic——实时且高度真实自然的视频换脸工具。但是我们绝对不会在这里停下休息，追求理想与技术的我们会一直前进。

图7：效果展示，从左往右分别为：源人脸，目标人脸，生成人脸

参考文献

1. Volker Blanz, Kristina Scherbaum, Thomas Vetter, and Hans-Peter Seidel. Exchanging faces in images. In Computer Graphics Forum, volume 23, pages 669–676. Wiley Online Library, 2004. 1, 2, 3 


2. Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, and Yoshua Bengio. Generative adversarial nets. In Advances in neural information processing systems (NPIS), pages 2672–2680, 2014.

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4. Justus Thies, Michael Zollhofer, Marc Stamminger, Chris- tian Theobalt, and Matthias Nießner. Face2face: Real-time face capture and reenactment of rgb videos. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), pages 2387–2395, 2016. 


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6.Supasorn Suwajanakorn, Steven M Seitz, and Ira Kemelmacher-Shlizerman. Synthesizing obama: learning lip sync from audio. ACM Transactions on Graphics (TOG), 36(4):95, 2017. 


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8. Ting-Chun Wang, Ming-Yu Liu, Jun-Yan Zhu, Andrew Tao, Jan Kautz, and Bryan Catanzaro. High-resolution image synthesis and semantic manipulation with conditional gans. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2018. 


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