但是好莱坞这么多年的技术结晶被AI劫持，以不可思议的方式传播，也带来了比电影更强的冲击。
毫无疑问，电影最值得称道的是女主角本人。除了她流口水的形象，这个完全用动作捕捉技术制作的CG角色在面部表情和情感交流上几乎和真正的配角一样好。
阿丽塔背后的演员是33岁的美国女演员罗莎·萨拉扎(rosa salazar)。通过使用技术，她成功地在屏幕上改变了自己的面貌。
在片场，她需要穿上特制的服装进行表演，脸上密密麻麻的痕迹会被几十个摄像头捕捉到，在电脑里生成一个模型。
这个模型还需要复杂的后期处理。特效团队为阿丽塔设计了1000万根头发，每个毛孔都植入了绒毛，所以她脸上的光线在光线下就像真人一样柔和。
为了让眼睛变得明亮，团队特别制作了虹膜纤维的基本层，它有830万个多边形，让细节无与伦比。
除了阿丽塔，影片中还有大量场景和人物，需要CG角色与之互动。
影片中有小狗舔阿丽塔脸的镜头。为了互动的真实性，团队真的拍摄了狗狗和演员的互动。影片中只保留了狗的舌头，狗的其他部位都换成了CG版。
从影片来看，《阿丽塔》在现实和特效上取得了很好的平衡，没有强烈的违和感。看电影的时候有那么几个瞬间感觉有点恍惚，分不清谁是真人谁是CG。
CG和动作捕捉技术本身并不新奇。自2001以来，它们一直在《指环王》使用。《《阿凡达》》中的蓝精灵、《人猿星球的崛起》中的凯撒都是用动作捕捉技术完成的，《速度与激情7》中死去的保罗·沃克是用CG技术还原的。
18年之后，阿丽塔在技术上并没有实质性的突破，更多的是技术的进一步提升。
完美的代价是654.38+0.7亿美元的投资。与此同时，最近五年AI和机器学习的流行也让“造假”变得很容易。
Instagram上有个网络名人叫imma。她一头粉色的头发，喜欢穿各种新潮的牌子。她半年积累了37000粉丝。
然而，与普通网络名人试图美化自己和塑造个性不同，伊马从一开始就一直在宣扬她的不真实。她在社交媒体上写道:
即便如此，很多人还是不相信imma的虚假。从五官、动作、眼神来看，伊马的照片和普通的网络名人街拍照片没什么区别。
imma的创造者是日本CG公司(ModelingCafe)，制作方法比阿丽塔的简单。先让模特在实景中拍照，然后换成imma的头像。和阿丽塔一样，伊马采用了仿真的发质和肤质，但在精细度上略逊一筹。
但是，imma的照片经过了精心的后期处理，分辨率刻意降低，营造出更多的真实感。
Imma不仅仅是一个技术展，更是一个真正的艺术家。她已经走上了商业化的道路，去巴黎时装周，和日本时尚品牌合作，接受代言等。只要有粉丝流量，imma的故事就会继续。
有比imma更便宜的解决方案。
WhichFaceIsReal.com上有一个游戏，让你从两张图片中找出哪个是真的。但不仔细分析，仅凭直觉很难给出正确答案。
如果imma是一种营销，那么WhichFaceIsReal.com有一个更高的目的。
它是由华盛顿大学的两位学者建造的。他们认为AI制造的虚假可能会破坏社会对真相和证据的信任，希望通过网站引起人们的反思。
该网站利用生成对策网络(简称GAN)的机器学习方法生成假照片。这些网络对大量数据(在这种情况下，是真实人物的大量画像)进行操作，学习模式，然后试图复制他们所看到的。
GAN之所以这么优秀，是因为它考验自己。网络的一部分生成人脸，另一部分与训练数据进行比较。
如果网络发现生成的人脸太假，就会把照片发回绘图板进行改进。你可以把它想成一个严格的美术老师。除非你能在纸上画出足够逼真的彩蛋，否则你是不会离开教室的。
这种方法我们早就听说了。AlphaGo能打败李世石，是因为它能不断地和自己对抗，找到最优解。
GAN模型擅长处理视觉数据，生成的图像锐利清晰。同时也可以应用到视频制作中。
此前有个机器学习爱好者叫deepfakes，他基于TensorFlow和Keras等开源软件设计了一套模型，可以给视频中的主角“变脸”。
第一个实验对象是好莱坞女星格尔加·朵。deepfake用谷歌搜索图片和YouTube视频收集了很多她的素材，然后用这些素材训练深度学习网络。
经过反复训练，系统从素材中提取出图像，生成图集，然后替换视频中的头像，找到合适的帧率，一段价值连城的AV视频就这样诞生了:
最近有人把《射雕英雄传》中朱茵饰演的黄蓉换成了杨幂的脸，背后的技术原理也差不多。
只是这样，有时候语音口型和原作不符，容易让人发挥失常。
Face2Face可以解决这些细节。它使用面部跟踪技术将真人的面部细节复制到现有的视频中。得益于AI加持，它的成本比阿丽塔的面部捕捉低了几个数量级，用普通的电脑摄像头就能制作出来。
所以，变脸已经不是好莱坞的尖端技术了。一个普通的技术人员可以从网上下载一个算法，有足够的素材，有消费级显卡，几个小时就能算出来。
然而，仍有少数人对未来感到担忧。大多数人对AI变脸作品有一种天真的喜爱。好像真的永远不够好。不过话说回来，在今天这个科技和虚拟网络盛行的时代，什么是真实？