Deepfakes: 仕組み、アプリ、およびいくつかの例

公開: 2021-04-06

ディープフェイクの写真や動画は世界中の多くの人々の注目を集めており、研究者や議員は次のことを尋ねています。

ディープフェイクという用語は、「ディープラーニング」とフェイクの略で、人工知能によるディープラーニング手法を使用してあらゆるメディアの偽のコピーを作成することを指します。

多くの人は、ディープフェイクアプリを使用して画像や動画を偽造するのがいかに簡単であるかに驚いていますが、他の人は非常に面白いと感じています。ただし、ディープフェイクは問題になっています。

そのため、私たちはこのテクノロジーを詳しく調べて、その仕組みと世界にとっての意味を発見しています。

ディープフェイク vs 人工知能

何よりもまず、標準の AI 生成出力とディープフェイクの違いに注意することが重要です。 AI アルゴリズムは、長い間さまざまな種類のメディア出力を生成してきましたが、それらをディープフェイクと呼ぶことはほとんどできません。

ディープフェイクという用語は、既存のコピーの AI 編集バージョンである、ビデオ、写真、またはその他の偽造メディアを指します。

人工知能は、より安価で強力なコンピューターと、この分野での新しい開発のおかげで、過去 10 年間で大きく発展しました。

AI によって生成された画像は 10 年前には簡単に認識できましたが、ここ数年でアルゴリズムが改善され、非常にリアルな結果を簡単に生成できるようになりました。 AI によって生成された画像全般、特にディープフェイクが非常に印象的なのは、この高レベルの信憑性です。

AIとディープラーニング

generated.photos や thispersondoesnotexist.com で見られる非常にリアルな人間の顔を作成するためにコンピューターアルゴリズムがどのように進化したかを理解するには、人工知能の入門書が必要です。

AI には、使用している方法と達成しようとしているものに応じて、さまざまな領域があります。スパム検出に使用されるベイジアンフィルターなどの確率手法から、ファジーロジック、独自に開発された進化的アルゴリズム、人間の脳をシミュレートすることを目的とした人工ニューラルネットワークまで、あらゆるものを見つけることができます。

ニューラルネットワーク

人間の脳に実際のニューロンがあり、樹状突起と軸索が数百万から数十億のニューロンにまたがる非常に複雑なネットワークで接続されているように、人工ニューロンも接続します。しかし、その数は計算能力によって制限されています。

ニューラルネットワークの目標は、すべての入力に対して出力または回答を提供することです。これは、最初に子供に教えるのと同じようにネットワークを教えることによって達成されます。その後、あなたの教えに基づいて予測を行うことができます。

また、ネットワーク内のニューロンが多いほど結果が向上し、トレーニングデータが多いほど結果が向上することにも注意してください。これは、少なくとも理論的には、まさに人間の脳の仕組みです。

ディープフェイクの仕組み

人工知能を適用できるものや分野はたくさんあります。ディープフェイキングはその 1 つに過ぎず、ニューラルネットワークを使用して画像を編集することから発展しました。初期の結果は有望でしたが、2014 年に Ian Goodfellow とその友人たちが GAN を思いつくまでは非常に基本的なものでした。

GAN または Generative Adversarial Network は、ニューラルネットワークを教えるためのフレームワークです。そのため、自分でネットワークを準備して教える必要はなく、別のネットワークが最初のネットワークの出力を批判することで、最初のネットワークと競合できるようにします。これにより、あらゆるトレーニングセットに基づいて優れた結果が得られます。

GAN アプローチの結果は、当時と同じように驚異的でした。また、ディープフェイクを含む多くの AI ソリューションとアプリケーションの基盤にもなっています。さらに、コンピューティング能力の向上により、スマートフォンでも驚くべきことが簡単にできるようになりました。

考えられるディープフェイクアプリケーション

ネット上で出回っている非常に人気のある画像や動画のほかにも、ディープフェイク技術を他のより有用な目的に使用するための幅広いアプリケーションがあります。

ディープフェイクは、音声合成を使用して、発話障害のある患者が声を見つけるのに役立ちます。フロリダ州セントピーターズバーグのダリ美術館で起こったように、歴史上の人物が生き返る教室での用途を見つけることができます。

映画業界は、映画の CGI (Computer Generated Imagery) のコストを大幅に削減できるため、ディープフェイクの用途を見つけることもできます。亡くなった芸能人や俳優が復活し、新しい映画に登場することがあります。

デビッド・ベッカムの「マラリア・ノー・モア」キャンペーンやインドでのマノジ・ティワリの政治キャンペーンで起こったように、ディープフェイクは誰でも多言語で専門的なビデオを作成できるようにします。

プレイヤーはより深い仮想現実体験のためにゲームに没頭できるため、ゲームでもディープフェイクの有効な用途を見つけることができます。

ソーシャルメディアマーケターでさえ、完全にコンピューター上で作成および管理される、コンピューターで生成されたソーシャルメディアパーソナリティの用途を見出しています。本物のディープフェイクではありませんが、Calvin Klein の Lil Miquela と彼女の 300 万人の Instagram フォロワーは、その可能性を示しています。

ディープフェイクの例

このテクノロジーとその約束をよりよく理解するために、最も印象的なディープフェイクをいくつか紹介します。

オバマ大統領の発表 – これは最も有名で、最も古く、最も衝撃的なディープフェイクの 1 つです。 2018 年にリリースされたこのビデオは、テクノロジーの可能性について人々に啓蒙するための警告として作成されました。

それは、オバマが公共サービスの発表をすることを特徴とし、彼がトランプを「馬鹿げた」と呼ぶことを含んでいます。作成者は Jordan Peele で、彼が使用したツールには Adobe After Effects と FaceApp が含まれます。
モナ・リザ – レオナルド・ダ・ヴィンチの傑作、モナ・リザを知っている人は多いでしょう。しかし 2019 年、サムスンのロシアの AI 研究所のおかげで、彼女の笑顔と動きが初めて見られたので、人々は世界中を驚かせました。

「リアルなニューラルトーキングヘッド」と名付けられた研究者は、YouTube から収集した 7,000 枚の画像を使用して、このニューラルネットワークをトレーニングしました。次に必要なのは、顔の特徴に合わせて顔をアニメーション化する 1 枚の写真だけです。彼らはまた、アルバート・アインシュタイン、マリリン・モンロー、サルバドール・ダリなどと一緒にそれを行いました.
Zoom 通話 – 2020 年に、ロシアの 2 人の研究者が、Zoom ビデオ通話のカスタマイズ可能な背景機能を使用して、必要な人のリアルタイムのアニメーションディープフェイクを作成する方法を示しました。彼らは、ライブで話すアルバート・アインシュタイン、モナ・リザ、ドナルド・トランプ、またはボリス・ジョンソンのウェブ通話として現れる可能性があります.
サルバドール・ダリ – 2019 年、フロリダ州セントピーターズバーグのダリ美術館で「ダリの生活」展が開催されました。亡くなったアーティストのディープフェイクバージョンが登場し、それを実現するには 1,000 時間以上の機械学習と 6,000 フレームが必要でした。
DeepNude – 同じく 2019 年に、開発者チームが DeepNude という印象的なアプリをリリースしました。必要なのはビキニを着た女性の写真だけで、彼女は完全に裸になります。次に、画像に「FAKE」の透かしを追加しましたが、これは 50 ドルで削除できます。

アプリは非常に多くの人々を驚かせ、激怒させました。そして、開発者はそれを Web から引っ張り出さなければならないほどのプレッシャーがありました。 GitHub のオープンソースコードも削除されましたが、http://deepnude.to などの Web サイトやテレグラムボットは、DeepNude が生きていることを示しています。

注目すべきディープフェイクアプリ

ディープフェイクジェネレーターアプリもたくさんありますが、中には印象的なものもあります。それらは主にスマートフォン用であり、誰でも簡単に写真やビデオをすばやく操作できます。

これらのアプリは次のとおりです。

DeepFaceLab – GitHub で入手できる DeepFaceLab は、ディープフェイクを作成するための主要なソフトウェアソリューションです。政治家やその他の関心のある人物の顔を入れ替えたり、老化させたり、頭を交換したり、唇を操作したりできます。多くの YouTube チャンネルも使用しています。
MyHeritage – MyHeritage.com の Deep Nostalgia オファーにより、アンティークの家族写真に命を吹き込むことが簡単になります。 MyHeritage は、あなたの家系図を発見するためのプラットフォームです。ですから、祖先を生き返らせることは、不気味ですが印象的な経験になる可能性があります.
FakeApp – Reddit ユーザーによって開発およびリリースされた FakeApp を使用すると、ビデオの顔を簡単に交換したり、無料で再生したりできます。これは、スター・ウォーズ: ローグ・ワンの前日譚に登場する若きレイア姫の有名なリマスタリングの作成に使用されました。どうやら作るのに数分しかかからなかったようですが、映画のオリジナルよりも見栄えが良く、数週間かかり、はるかに多くの費用がかかりました.
Reface – Android と iOS で利用できるもう 1 つの印象的で楽しいアプリです。ただし、月額サブスクリプションで広告を削除できます。
Zao – わずか数秒で新しい動画を作成できる中国のディープフェイクアプリですが、印象的な結果が得られます。中国でのみ利用可能です。
Deepfakes Web – Web 上で動作するクラウドベースのディープフェイクアプリ。 Web サイトにアクセスし、ビデオをアップロードして、ボタンをクリックするだけです。次に、システムがビデオを学習し、新しいビデオを作成します。より良い結果を得るためにトレーニングすることもできます。

結論

このディープフェイクの投稿を最後まで見れば、この技術が今までにどれだけ進歩したかは明らかです。ポルノ業界は常にインターネット上の革新の源であったため、これには道徳的および不道徳なアプローチの両方が含まれます.

また、従来の CGI よりも AI ディープフェイクの方がコストが比較的安いことを考えると、映画業界やエンターテイメント以外のアプリケーションでのディープフェイクの使用の未来は明るいと言えます。