视频人脸替换是将视频中人脸的身份特征进行替换,同时保持其他特征不变,它是计算机视觉领域中一项非常重要的技术,其广泛应用于影视创作、社交娱乐、虚拟现实和隐私保护等领域。传统的人脸替换技术需要专业人员手动编辑,在人工干预的过程中存在精确度、真实感较差、替换速度较慢等不足。近年来随着人工智能技术的快速发展,运用深度学习的方法进行自动视频人脸替换逐渐成为了国内外的研究热点。本论文将对基于生成对抗网络的视频人脸自动替换算法进行研究,围绕人脸检测和人脸替换开展工作,主要的研究内容和贡献之处如下:（1）对于MTCNN人脸检测算法存在的计算量较大和检测速度较慢等问题,提出了基于MTCNN的改进人脸检测框架。首先使用中值滤波对训练样本进行预处理,去除图片中的噪声;然后构建特征图金字塔来实现多尺度的人脸检测;最后应用深度可分离卷积优化三阶段人脸检测网络,减少了网络架构中的计算量和参数量,并且此改进方法在WIDER FACE、FDDB公开数据集上取得了较好的效果,提高了人脸检测精度和加快了检测速度。（2）针对Deep Fakes人脸替换技术中存在的输入、输出人脸图像分辨低和替换效果较差等问题,提出了一种基于生成对抗网络的视频人脸自动替换方法,该方法使用了改进的MTCNN人脸检测网络进行人脸提取,对人脸图像样本进行数据扩充,增加数据的多样化,更好地实现网络拟合。生成对抗网络中的生成器是基于U-Net的自编码网络,利用编码器学习源人脸和目标人脸的共同特征,解码器学习人脸的特性信息,通过向编码器和解码器中加入跳跃连接来增强人脸的底层信息,并且引进自注意力机制,更好的学习图像序列的前后依赖关系,从而提高输出质量,最后对人脸替换视频的抖动问题进行了一定研究,实现了一种去抖方法,并在Face Forensics++数据集上进行了验证,最终得到替换效果更好,真实感更强的人脸替换视频。综上所述,本文对MTCNN算法进行了优化和改进,提高了人脸检测精度和速度,并提出了一种基于生成对抗网络的视频人脸自动替换方法:UGAN-Face Swap,该方法支持64×64、128×128和256×256输出分辨率并进行了视频去抖处理,在使用Face Forensics++公开视频数据集和影视视频作为视频序列素材的实验中证明了此方法操作简单、能够得到逼真的、真实感强的人脸替换视频。