未来的直播网站源码可实现，CycleGAN，视频换脸？

未来的直播网站源码可实现，CycleGAN，视频换脸？

直播现在很火热，它满足了人们通过互联网更深度交流的欲望。做直播网站的成本除了技术、机器，主要是网络带宽，越清晰，带宽成本越高。阿里云上3M带宽的机器价格是1M带宽的3-4倍，而视频直播需要的带宽至少要10M、20M，是个非常耗费带宽流量的应用。

不过我最近发现一个很有趣的事情，就是直播实际上是可以伪造的。通过深度图像风格转换，可以将一个大糙男人换成一个香嫩美女，这就是技术的力量啊，哈哈

这个算法叫做 CycleGAN，用生成对抗网络转换每一个像素点，上层用 keras / torch / lasagne 实现：tjwei/GANotebooks

那么我们可以想象，实际上当流量、带宽在未来越来越便宜，我们通过互联网视频与人沟通的场景将会越来越多。文字的互联网发展到现在，我们已经看到了许多匿名伪造、身份欺骗等事，因为我们很难辨别文字背后到底是谁，所以互联网早期的网民发言大多以宣泄对生活的不满为主。

视频直播看起来更真实一些，但其实也可以伪造，而且你很难发现这一点。那么我们未来是不是想看到什么，电脑就可以立马计算出来呢？我想差不多是这样的，未来的视频也不限于目前的平面屏幕，会有3D全息、VR，更有“感觉”，但都是计算出来的，既然是计算出来的，就有可能是“假”的。

不过话说回来，我们真地那么在意”真“和”假“吗？当我们不知道的时候，我们根本没法知道”真假“，you don't know what you don't know，就是这个道理。真假已经难以分辨了，于是也就不再有真假了，判断标准会变化。

我想这种技术，既然被我们普通人看到，应该早就已经被用来盈利了，比如很多视频网站、色情网站，每天需要大量的视频内容，而这正好可以减少生产视频内容的成本，简直是完美的生意。还是那个观点，生产需求推动着科学技术的发展，而人的欲望推动着生产的发展。

CycleGAN 相关的介绍：

Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks