深度伪造专指基于人工智能的人体图像合成技术,此技术可将已有的图像或视频叠加至目标图像或视频上,用以制造虚假的多媒体信息。人脸替换是深度伪造的一个重要领域,它的基本任务是将目标人物图像的身份特征替换为源人物,同时保留目标人物面部表情、头部动作、纹理细节、背景光照等属性特征。人脸替换可以广泛地应用到影视制作、人脸匿名、在线会议等领域。传统的人脸替换方法依赖于大量的人工操作,耗时长、效率低,而且替换的结果存在明显的瑕疵。随着深度神经网络的发展,图像合成领域取得了重大突破,目前主流的人脸替换算法都基于深度神经网络,但依然存在脸部细节失真、姿态表情失真等缺点。针对上述问题,本文设计了基于深度自编解码器的人脸替换网络结构,构建了基于大规模欧亚人脸数据库的预训练模型,解决了现有方法在人脸重构过程中信息大量丢失导致的脸部细节、姿态表情失真的问题,主要工作如下:（1）实现了一种基于深度特征自编解码器的人脸替换模型,以提高合成人脸的逼真度。该模型由深度特征编码器、身份特征解码器和属性特征解码器组成,人脸图像通过编码器提取特征向量,身份特征解码器用于重构身份特征,属性特征解码器用于重构属性特征。实验结果表明,本算法生成的替换人脸在结构相似度、姿态相似度、表情相似度、属性相似度、视频连续性上均优于目前的主流算法。（2）围绕人脸替换的实际应用,实现了一套自动化人脸替换系统解决方案。首先构建了一个覆盖了不同肤色、人种、性别、年龄的大规模人脸图像数据库,用于通用模型的预训练,提高模型的泛化能力;预处理过程进行了人脸检测、对齐和分割,滤除了背景的噪声干扰;后处理过程使用泊松融合和颜色迁移,用于替换人脸的无缝贴合。（3）从模型自身结构的角度提升泛化能力而不是通过训练集的扩充迭代,本文提出了一种基于深度特征自编解码器的人脸替换模型,通过将输入图像的特征编码在正态分布中采样,解决了自动编解码器过拟合的问题,提高了模型的泛化能力。实验结果表明,变分自编解码器可以生成训练集中没有的面部姿态、表情动作。