Deepfakes: jak to działa, aplikacje i kilka przykładów

Zdjęcia i filmy Deepfake przyciągają uwagę wielu ludzi na całym świecie i powodują, że badacze i prawodawcy pytają: co dalej?

Termin deepfake oznacza „głębokie uczenie” i fałszywe, odnosząc się do wykorzystania metod głębokiego uczenia ze sztucznej inteligencji do tworzenia fałszywej kopii dowolnych mediów.

Wielu jest zaniepokojonych tym, jak łatwo jest sfałszować zdjęcia i filmy za pomocą aplikacji deepfake, podczas gdy inni uważają to za bardzo zabawne. Jednak deepfake stały się rzeczą.

Dlatego przyglądamy się bliżej tej technologii, aby odkryć, jak działa i co oznacza dla świata.

Deepfake vs sztuczna inteligencja

Przede wszystkim należy zwrócić uwagę na różnicę między standardowymi danymi wyjściowymi generowanymi przez sztuczną inteligencję a deepfake. Algorytmy sztucznej inteligencji od wieków produkują różne rodzaje treści multimedialnych, ale trudno je nazwać deepfake.

Termin deepfake odnosi się do sfałszowanych mediów, takich jak filmy, zdjęcia lub cokolwiek innego, które są edytowaną przez sztuczną inteligencję wersją istniejącej kopii.

Sztuczna inteligencja rozwinęła się ogromnie w ciągu ostatniej dekady dzięki tańszym, mocniejszym komputerom, a także nowym rozwiązaniom w tej dziedzinie.

Tam, gdzie obrazy generowane przez sztuczną inteligencję były łatwo rozpoznawalne dziesięć lat temu, algorytmy poprawiły się w ciągu ostatnich kilku lat, ułatwiając uzyskiwanie wysoce realistycznych wyników. To właśnie ten wysoki poziom autentyczności sprawia, że ​​obrazy generowane przez sztuczną inteligencję, a konkretnie deepfake, są bardzo imponujące.

AI i głębokie uczenie

Aby zrozumieć, w jaki sposób algorytmy komputerowe ewoluowały, aby tworzyć bardzo realistyczne ludzkie twarze, które można znaleźć na generated.photos i thispersondoesnotexist.com, będziesz potrzebować podstaw sztucznej inteligencji.

W AI istnieją różne obszary, w zależności od używanej metody i tego, co planujesz osiągnąć. Znajdziesz tu wszystko, od metod probabilistycznych, takich jak filtr Bayesa używany do wykrywania spamu, po logikę rozmytą, algorytmy ewolucyjne, które rozwijają się samodzielnie, oraz sztuczne sieci neuronowe, których celem jest symulacja ludzkiego mózgu.

Sieci neuronowe

Tak jak w ludzkim mózgu istnieją prawdziwe neurony, których dendryty i aksony łączą się w wysoce złożone sieci, które obejmują miliony do miliardów neuronów, tak samo łączą się neurony sztuczne. Ale ich liczba jest ograniczona mocą obliczeniową.

Celem sieci neuronowej jest dostarczenie wyjścia lub odpowiedzi na każde wejście. Osiąga się to poprzez uczenie sieci tak, jak uczysz dziecko. Następnie może teraz przewidywać na podstawie twoich nauk.

Należy również pamiętać, że więcej neuronów w sieci często oznacza lepsze wyniki, a więcej danych treningowych również poprawia wyniki. Tak właśnie działa ludzki mózg, przynajmniej teoretycznie.

Jak działa deepfaking

Jest wiele rzeczy i obszarów, w których można zastosować sztuczną inteligencję. Deepfaking to tylko jeden z nich, który wyewoluował z wykorzystywania sieci neuronowych do edycji obrazów. Wcześniejsze wyniki były obiecujące, ale były bardzo podstawowe, dopóki Ian Goodfellow i przyjaciele nie wymyślili GAN w 2014 roku.

GAN lub Generative Adversarial Network to framework do nauczania sieci neuronowych. Tak więc, zamiast samodzielnie przygotowywać i uczyć sieć, pozwalasz innej sieci konkurować z pierwszą siecią, krytykując jej wyniki. Prowadzi to do generowania doskonałych wyników w oparciu o dowolny zestaw treningowy.

Wyniki podejścia GAN były wtedy równie fenomenalne, jak dzisiaj. Stał się również podstawą wielu rozwiązań i aplikacji AI, w tym deepfake. Co więcej, ulepszenia mocy obliczeniowej ułatwiły robienie niesamowitych rzeczy nawet na smartfonach.

Możliwe aplikacje do deepfake

Oprócz bardzo popularnych obrazów i filmów krążących w sieci, istnieją szerokie zastosowania technologii deepfake do innych, bardziej użytecznych celów.

Deepfakes może pomóc pacjentom z zaburzeniami mowy znaleźć głos za pomocą syntezy dźwięku. Może znaleźć zastosowanie w klasie, gdzie postacie historyczne są przywracane do życia, jak to miało miejsce w Muzeum Dali w St. Petersburgu na Florydzie.

Przemysł filmowy może również znaleźć zastosowania dla deepfake, ponieważ może znacznie obniżyć koszt CGI (Computer Generated Imagery) w filmach. Martwi artyści i aktorzy mogą zostać wskrzeszeni i zaprezentowani w nowych filmach.

Deepfakes może umożliwić każdemu tworzenie specjalistycznych filmów w wielu językach, jak to miało miejsce w przypadku kampanii „koniec z malarią” Davida Beckhama i kampanii politycznej Manoj Tiwari w Indiach, gdzie mówił płynnie w wielu językach.

Gry mogą również znaleźć dobre zastosowania dla deepfake, ponieważ gracze mogą zanurzyć się w grze, aby uzyskać głębsze wrażenia z wirtualnej rzeczywistości.

Nawet marketerzy w mediach społecznościowych znajdują zastosowania dla generowanych komputerowo osobowości mediów społecznościowych tworzonych i zarządzanych całkowicie na komputerze. Lil Miquela Calvina Kleina i jej 3 miliony obserwujących na Instagramie, choć nie jest to prawdziwy deepfake, pokazują, co jest możliwe.

Kilka przykładów deepfake

Aby lepiej zrozumieć tę technologię i zawarte w niej obietnice, oto niektóre z najbardziej imponujących deepfake'ów.

• Ogłoszenie Obamy – To jeden z najbardziej znanych, najstarszych i najbardziej szokujących deepfake'ów. Wydany w 2018 roku film powstał jako ostrzeżenie, aby oświecić ludzi o możliwościach technologii.
  
  Zawierał on Obamę, który ogłasza ogłoszenie o służbie publicznej i nazywa Trumpa „głupcem”. Twórcą jest Jordan Peele, a narzędzia, z których korzystał to Adobe After Effects i FaceApp.
  
  
• Mona Lisa – Większość ludzi zna arcydzieło Leonarda da Vinci, Mona Lisa. Ale w 2019 roku ludzie zachwycili się na całym świecie, widząc jej uśmiech i ruch po raz pierwszy dzięki rosyjskim laboratoriom badawczym AI firmy Samsung.
  
  Nazywani „realistycznymi mówiącymi głowami neuronowymi”, naukowcy wykorzystali 7000 obrazów zebranych z YouTube do trenowania tej sieci neuronowej. Następnie wystarczy jedno zdjęcie, aby dopasować rysy twarzy i ożywić twarz. Zrobili to także z Albertem Einsteinem, Marilyn Monroe, Salvadorem Dali i innymi.
  
  
• Rozmowy Zoom – W 2020 roku dwóch rosyjskich badaczy pokazało, jak można wykorzystać dostosowywaną funkcję tła rozmów wideo Zoom do tworzenia animowanych deepfake w czasie rzeczywistym dla kogo tylko chcesz. Mogli pojawiać się jako mówiący na żywo Albert Einstein, Mona Lisa, Donald Trump lub Boris Johnson w rozmowach internetowych.
  
  
• Salvador Dali – W 2019 roku Muzeum Dali w St. Petersburgu na Florydzie gościło wystawę „Dali Lives”. Zawierała głęboko sfałszowaną wersję zmarłego artysty i potrzebowali ponad 1000 godzin uczenia maszynowego i 6000 klatek, aby to zrobić.
  
  
• DeepNude – Również w 2019 roku zespół programistów wydał imponującą aplikację o nazwie DeepNude. Wystarczyło zdjęcie kobiety w bikini, które rozebrałby ją do naga. Następnie dodał na zdjęciu znak wodny „FAKE”, który można usunąć za 50 USD.
  
  Aplikacja zadziwiła i oburzyła tak wielu ludzi. A presja była tak duża, że ​​programiści musieli ją ściągnąć z sieci. Jego otwarty kod na GitHubie również został usunięty, ale strony takie jak http://deepnude.to i bot telegramu pokazują, że DeepNude żyje dalej.

Godne uwagi aplikacje do deepfake

Istnieje również wiele aplikacji do generowania deepfake, z których niektóre są bardziej imponujące niż inne. Są one przeznaczone głównie dla smartfonów i ułatwiają każdemu szybkie manipulowanie zdjęciami i filmami.

Te aplikacje obejmują:

• DeepFaceLab – dostępny na GitHub, DeepFaceLab to wiodące oprogramowanie do tworzenia deepfake. Pozwala zamieniać i odmładzać twarze, zmieniać głowę i manipulować ustami polityków i innych zainteresowanych osób. Wiele kanałów YouTube również z niego korzysta.
  
  
• MyHeritage – Oferta Deep Nostalgia od MyHeritage.com ułatwia ożywienie starych rodzinnych zdjęć. MyHeritage to platforma do odkrywania twojego drzewa genealogicznego. Tak więc przywrócenie życia przodkom może być przerażającym, ale imponującym przeżyciem.
  
  
• FakeApp – Opracowany i wydany przez użytkownika Reddit, FakeApp ułatwia wymianę lub odtwarzanie twarzy w filmie za darmo. Został wykorzystany do stworzenia słynnego remasteringu młodej księżniczki Leii w prequelu Gwiezdnych wojen: Łotr 1. Najwyraźniej zajęło to tylko kilka minut, ale wyglądało lepiej niż oryginał filmu, który trwał tygodnie i kosztował znacznie więcej.
  
  
• Reface – Kolejna imponująca i przyjemna w użyciu aplikacja dostępna na Androida i iOS. Zawiera jednak reklamy, które można usunąć za pomocą miesięcznej subskrypcji.
  
  
• Zao – chińska aplikacja deepfake, która pozwala tworzyć nowe filmy w kilka sekund, ale z imponującymi wynikami. Jest dostępny tylko w Chinach.
  
  
• Deepfakes Web – oparta na chmurze aplikacja deepfake działająca w sieci. Wystarczy wejść na stronę, przesłać film i kliknąć przycisk. Wtedy system nauczy się wideo i stworzy dla Ciebie nowy. Możesz go również trenować, aby uzyskać lepsze wyniki.

Wniosek

Zbliżając się do końca tego postu o deepfake, powinno być oczywiste, jak daleko zaszła ta technologia. Obejmuje to zarówno podejście moralne, jak i niemoralne, ponieważ przemysł pornograficzny zawsze był źródłem innowacji w Internecie.

Biorąc również pod uwagę stosunkowo tańszy koszt AI-deepfake w porównaniu z tradycyjnymi CGI, przyszłość jest z pewnością świetlana dla wykorzystania deepfake w przemyśle filmowym, a także w innych zastosowaniach poza rozrywką.