Du kan ha sett en video av Nicholas Cage ‘ s face innarbeidet på en annen karakter gjør runder på internett nylig. Nei, vi mener ikke et klipp fra filmen Face/Off. Dette er scener fra ulike filmer som Nicholas Cage gjorde definitivt ikke spille, men de ser veldig overbevisende faktisk. Hvordan kunne de trekke dette av?
Vel, svaret er ikke “trolldom”, men en
teknologi som har blitt kalt “deepfake” og det er grunnen til at ganske ruckus i
ulike næringer og lokalsamfunn.
Hva er en “Deepfake”?
Ordet “deepfake” kommer fra ordet “dyp
læring” og selvfølgelig “falske”. Dyp læring er en spesialisert gren av
maskinlæring, som igjen er en del av
det totale området av Kunstig Intelligens.
Med den dramatiske økningen i datakraft og
nylig oppdaget måter for datamaskiner til å behandle og analysere enorme mengder
data fra den virkelige verden, datamaskiner kan nå plutselig gjør ting de fleste av oss kunne
aldri tenke meg. Deepfakes bruke denne teknologien til å fremstille menneskelige bilder,
å lage bilder eller videoer av ting som folk gjorde aldri, og har aldri sagt.
Hvordan Fungerer Deepfake Teknologi
Arbeid?
Dyp læring, som underbygger deepfake
metoder, beskriver den moderne anvendelse av neural net simulering til massive
datasett. Nevrale nett er ikke et nytt konsept eller teknologi, men til moderne
ganger de har vært ganske rudimentære.
En kunstig neural net simulerer den læring som skjer i biologiske hjerner, i hvert fall til en viss grad. Når du lære eller på annen måte tilbyr med verden utenfor, forbindelser mellom hjerneceller endre.
De danner kretser og logiske strukturer, styrking noen forbindelser og svekke andre. Som du mestrer noe, som å lære å kjøre bil eller spille tennis, de hjernen kretser rask og effektiv. Til slutt du er så god på noe som du ikke engang å tenke på å gjøre det.
Det er i hovedsak de samme som skjer med en dyp læring system. Den ser på massevis av eksempler på noe, og så blir det gradvis bedre og bedre på å “forstå det”.
I tilfelle av deepfakes programvaren ser på eksempler på ansiktet du ønsker å transponere, så vel som video du vil flytte den til. Med nok trening kan det slutt syntetisere et ansikt som samsvarer med opplæring i data og så sømløst overlay det på noen andre ansikt.
Hvilken Programvare som blir Brukt til å Gjøre
Deepfakes?
Det finnes en rekke programmer som lar
folk til å gjøre deepfakes. FakeApp var den første appen vi vet om som tar sikte på å gi
vanlige folk en sjanse til å deepfake innhold. Nettstedet den nå nedlagte og
å finne en kopi er ikke lett i det hele tatt.
Skaperne av deepfakes har nå i stor grad flyttet til et program som heter DeepFaceLab, som ligger på GitHub og har gytt en endeløs strøm av tutorials på steder som Reddit.
Å gjøre en Deepfake
Denne artikkelen er ikke ment å være en veiledning, så
vi kommer til å gi en oversikt over hvordan deepfakes er gjort i praksis, men
ikke gi eksakte trinn på hvordan å lage en selv.
Det er et par grunner til dette, men den viktigste
det ene er at lovligheten av å gjøre deepfakes er svært omstridt. Akkurat som vi
ville ikke gi nøyaktige fremgangsmåten for å hjelpe deg til pirat-programvare eller utføre andre ulovlige
aktiviteter, vi vil ikke gi trinn-for-trinn-instruksjoner for å lage deepfakes.
I tillegg, den faktiske skaperen av DeepFaceLab har gitt ut en trinn-for-trinn video tutorial for programvare som alle kan følge med, dersom de ønsker å ta ansvar for en slik risiko.
For å få et hovedpunkt av hvor god denne ting har blitt, sjekk ut dette nettstedet hvor et nytt bilde av en person som ikke eksisterer genereres når du oppdaterer siden.
Vårt mål er å hjelpe deg å forstå
teknologi, siden du er bundet til å møte det mer og mer etter som tiden går.
Med det blir sagt, dette er det bred faser av å skape en deepfake med
DeepFaceLab.
Etter nedlasting og utpakking DeepFaceLab
du blir møtt med en mappe som inneholder mange andre mapper og en rekke batch
filene.
Det er en mappe som heter “arbeidsområdet” som
inneholder opplæringen modeller, kilden videoer og utgang. DeepFaceLab
fungerer med bestemt fil navn og steder, slik at batch-filer kan arbeide.
For eksempel, kilde filen er alltid heter “data_src” og destinasjonen er
navnet “data_dst”.
Det er ingen programvare grensesnitt som de fleste vet det. Bare en liste over nummererte batch-filer som representerer trinn i prosessen. Første kilden og målet videoer har sine rammer trukket ut som bildefiler.
Da er flere analyse trinn er å kjøre, etterfulgt av GPU-basert opplæring, der det nevrale nettet lærer hva det er behov for om ansiktene i de to videoer for å bygge en modell. Endelig en ny kompositt video er produsert.
Misbruk av Deepfakes
Som vi har nevnt ovenfor, er veldig deepfakes
kontroversielle. Det kan bryte med eksisterende lover i noen land og nye lover
i verk for å håndtere teknologien og dens applikasjoner.
Deepfakes kan brukes til å lage svindel, for eksempel en video av en president si gale ting. Det kan brukes for å sette folk inn i pornografiske filmer med den hensikt eller sjikanerende eller på annen måte skade dem.
Som du sikkert kan forestille deg, du kan gjøre mye skade med en overbevisende deepfake og konsekvensene hvis du er fanget kan bli mye mer alvorlig i nær fremtid.
Spørsmålet Alt
Nå som denne teknologien eksisterer og fungerer som
godt som det gjør, det betyr at vi må se på media som videoer på en helt ny
lyset. Hvis noen sirkulerer en video på sosiale medier av en kjent person eller
politiker si eller gjøre noe kontroversielt, må du først spørre om
videoen er engang ekte.
De fleste dårlig gjort deepfakes er åpenbart falske,
når du vet hva du skal se etter og har sett et par. Imidlertid, i noen tilfeller enda
et trenet øye kan ha problemer med å fortelle at noen form for CG manipulasjon er
skjer og som tech forbedrer det vil etter hvert bli umulig.