AI换脸”是一种利用深度学习和计算机视觉技术来实现人脸替换的人工智能技术，涉及素材处理、算法合成、内容生成等环节，在技术的运用中又包括人脸识别追踪、面部特征提取、人脸变换融合、背景环境渲染、图像与音频合成等数据处理过程。相较传统技术，“AI换脸”技术优势特点明显，其换脸效果自然逼真，技术操作方便快捷，更容易被普通大众适应和掌握。

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“AI换脸”的工作原理包括以下步骤：一是通过卷积神经网络进行高效准确的人脸识别，识别和提取面部关键特征，形成人脸基本构造；二是将目标人脸特征与源人脸的表情特征进行融合，得到一个合成的人脸图像，其中合成人脸与目标人脸相同，而其他肢体动作、装饰装束、场景细节等信息与源人物图像相同，在此过程中也会提升合成图像质量，实现逼真的换脸效果；三是进行融合渲染，确保最终输出视频的视觉质量，利用人脸跟踪算法、人脸对齐算法，跟踪人脸在不同帧之间的运动，将合成人脸与原始人脸的姿态和表情进行匹配融合，并运用图像处理、光照调整和渲染技术，确保生成的合成人脸与原始视频的风格和特征相匹配，呈现自然连续的良好视觉效果。

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人工智能生成内容（AIGC）是指利用人工智能技术所生成的内容，其主要包括“基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法，通过已有数据的学习和识别，以适当的泛化能力生成的相关内容”。对生成的内容，通常以著作权法路径判断是否属于作品及确定是否予以保护。而独创性是作品的基本要求，只有具备独创性的表达，才能被认定为著作权法保护的智力成果。

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AI换脸”技术本质是在卷积神经网络和生成对抗网络的支持下，将目标对象的面部特征“嫁接”到被模仿对象上，合成人脸与目标人脸相同，而除面部之外的其他肢体动作、装饰装束、场景细节等信息与源人物图像相同，未体现智力投入或个性化表达。如前述陈某诉上海某网络科技公司侵害作品信息网络传播权纠纷案中，该公司通过AI算法对原始视频素材进行局部替换合成视频，仅以AI技术更换原始视频素材人物面部肖像，保留了原始视频素材的实质及核心表达内容，未参与内容创作过程，也未将个性化表达体现在生成的“换脸”视频中，生成的视频不具有独创性。

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