很明顯。
1、因為涉及到數字修改，人臉換臉只是通過人臉識別與圖像技術，可以很清晰地進行像素的修改，所以很容易從細節上看出人臉進行了修改。
2、實際應用人臉換臉技術的影視作品和娛樂軟件已經層出不窮，這也表明這項技術很成熟，越來越多的人開始關注使用人臉換臉技術的作品。
因此，大多數人能夠從視頻或照片上明顯看出人臉被修改過。

有時候明顯，有時候不明顯。
1. 有時候明顯，是因為當人工智能算法的性能不佳時，圖像中的一些細節特徵容易失真，從而使換臉後的圖像與原圖之間存在明顯的差異。
2. 有時候不明顯，則是因為當前的人工智能技術越來越成熟，已經可以非常精確地將面部特徵從一個人轉移到另一個人，從而使得換臉後的圖像看起來更加自然，並且不易被發現。
3. 需要注意的是，對於那些涉及到法律和倫理的場景，如人臉識別、身份驗證等，使用人工智能換臉技術會帶來一些風險，這些技術需要謹慎使用。

不是很明顯
AI換臉是利用AI人工智能技術，將別人的臉換成自己的臉，並且臉部表情較為自然，效果非常逼真，現在使用AI技術可以在ZAO軟件上用自己的照片替換電視劇或者是小視頻中的人物，會生成以自己為主角的視頻。

AI人工智能技術研究是由漢斯出版社發行的一本關注人工智能和機器人研究領域最新進展的國際中文期刊，主要是刊登國內外人工智能領域的研究成果及進展，倡導科學，繁榮學術，集思想性、學術性為一體。

明顯。換臉技術是一種基於人工智能技術的圖像合成技術，它可以將一個人的臉部特徵轉移到另一個人的臉上，從而實現換臉效果。AI換臉技術是通過深度學習模型對面部特徵進行學習和識別，然後將這些特徵應用到新的圖像中。

還好，雖然有一些露餡痕跡，但是整體真實度已經相當高了

許多AI換臉算法通過使用深度學習神經網絡，將兩張源圖像中的人臉特徵從一個圖像傳輸到另一個圖像上。這種方法涉及到許多關鍵步驟，例如人臉關鍵點檢測、面部標記識別和深度嵌入學習等。

在這種方法中，眨眼通常不是算法的主要重點或優先考慮因素。如果使用這種方法進行面部替換，AI模型通常會使用源圖像人物眼睛的靜態照片或眨眼時的靜態照片來替換目標圖像人物的眼睛。因此，在這種情況下，眨眼動作通常不會包含在最終的合成圖像中。

但是，也有一些AI換臉算法專注於產生更加自然和真實的面部替換。這些算法通常會考慮到目標圖像人物眨眼的問題，並嘗試在合成圖像中加入眨眼動畫。這些算法通常會使用人工智能技術，例如深度神經網絡，生成更加自然、連續和逼真的面部動畫。

綜上所述，AI換臉算法在生成合成圖像時是否包含眨眼動作可能是不同的算法所採用的不同方法和技術的結果。

不會

最大的問題就是，換臉之後一般不會“眨眼”，因為在ai的“學習資料”中鮮有明星眨眼的圖片，因此，ai換臉就學不會眨眼

會的，可以，沒問題。在AI技術非常發達。可以應用在不同的領域。目前受益最好的就是短視頻遊戲等行業。可以達到以假亂真的地步。所以即便是視頻聊天兒，也要謹慎，防止電信詐騙。

在某些情況下，AI換臉技術能夠模擬眨眼動作，以使換臉的視頻更加真實。但這取決於該技術使用的算法和實現方法。有些實現方法可能無法正確模擬眨眼動作，從而導致視頻看起來不自然。

不會。

如果遇到AI換臉技術，可以讓對方眨眼或者讓他用手遮擋臉看看有沒有不對勁的地方，因為AI換臉技術是用照片合成的，基本上不會眨眼，被遮擋住面部就會變得扭曲起來，很容易識破。