X
Меню сайта
GreenB
Войдите с помощью одной из соцсетей
Или с помощью нашего сайта
Зарегистрироваться Войти
Обратная связь

Обратная связь

Deepfake: Инновация в медиа или угроза приватности?

Запустив веб-браузер и открыв вкладку новостей, у нас неизбежно на глаза попадают статьи о том, какое влияние на общество оказывают технологии и искусственный интеллект, как они меняют мир и нас с вами. А последний «крик моды» в сфере технических изобретений - это Deepfake. Итак, что же это такое?

Что такое Дипфейк

Дипфейк (deepfake) - технология, использующая искусственный интеллект, благодаря которой можно создавать реалистичные видео и фотографии. Работает это всё на основе технологии глубокого обучения. Простыми словами, чтобы создать дипфейк, мы обучаем нейронную сеть, которой показываем множество различных фотографий одного и того же лица, а потом - вуаля! - она уже может "переносить" это лицо на другие фото и видео.

Если говорить о положительных сторонах технологии, то однозначно это новые возможности для кино и телевидения. С помощью Deepfake можно воплотить в жизнь самые безумные идеи режиссёров, создавать похожести с актёрами прямо во время съемок, не ограничиваясь только работой визажистов и гримеров. Что касается только начавшей развиваться индустрии виртуальной реальности, то вот уж где дипфейк найдет для себя истинное приложение!

Но, как и любая технология, Deepfake имеет и свою обратную сторону медали. Главным образом, это проблемы с приватностью и возможными злоупотреблениями. Ведь с помощью глубокого обучения можно создать не просто похожие на кого-то фотографии или видео, но и вполне убедительные подделки, которые могут быть использованы в целях мошенничества, шантажа или дезинформации.

Давайте рассмотрим, например, замечательный случай использования технологии Deepfake в кино. В фильме "Рога" 2013 года, актер Дэниел Рэдклифф, известный своей ролью в фильме "Гарри Поттер", появился на экране в образе своего коллеги Джонни Деппа. Не только внешность, но и голос Рэдклиффа были наполнены характерными особенностями Деппа. Именно технология Deepfake позволила создать такой убедительный образ, без длительных часов процедур в гримерной и голосового тренинга.

С другой стороны, недавно в новостях прошла информация о том, как с помощью Deepfake злоумышленники подделали видео CEO одной из крупных компаний и убедили сотрудников перевести большую сумму денег на их счет. Таким образом, возникает серьезная проблема с безопасностью и приватностью, которую нельзя игнорировать.

Или например вот эта реклама с Брюсом Уиллисом еще один пример дипфейка

Сколько бы мегафон заплатил реальному актеру??? Вот именно, а так кто заподозрит в этом фэйк?

Как работает Deepfake

Технология Deepfake работает на основе алгоритмов глубокого обучения. Глубокое обучение - это подкатегория машинного обучения, в которой нейронные сети обучаются с тысячами и даже миллионами примеров. Нейронные сети, используемые в Deepfake, получены из изображений настоящих людей и при этом обучены имитировать их в возможно точной степени.

Основа Deepfake - это метод под названием автоэнкодер. Это нейронная сеть, которая обучается вычленять ключевые черты из набора данных и использовать эти ключевые черты для генерации новых данных. Это делается путем создания двух связанных моделей: "энкодер" и "декодер". Энкодер сжимает входные данные, выделяя их ключевые черты, а затем декодер расшифровывает эти черты для генерации новых данных.

Технология Deepfake также активно использует Generative adversarial network (GAN), где две нейронные сети соревнуются друг с другом. Генертивная сеть  старается производить реалистичные изображения, в то время как дискриминационная сеть GAN пытается определить, является ли изображение реальным или сгенерированным. Это приводит к постоянному улучшению качества генерируемых изображений.

Для создания дипфейк обычно требуется несколько этапов. Вначале отбираются лицевые изображения исходного лица и целевого лица. Затем используется алгоритм обучения с учителем, чтобы обучить модель заменять исходное лицо на целевое. Наконец, используется алгоритм обучения без учителя, чтобы финализировать детали и улучшить качество фейка.

Имея базовые знания в области машинного обучения и обработки изображений, вы можете даже воспользоваться открытым исходным кодом и создать свой собственный дипфейк. Существуют различные инструменты и программы,  которые предоставляют все необходимые для этого инструменты.

Создание дипфейков

Создание дипфейков (deepfakes) — это практика использования искусственных нейронных сетей для генерации реалистично измененного видео или аудио, где лицо или голос одного человека заменяется лицом или голосом другого. Вот несколько примеров нейросетей и программного обеспечения, которые используются для создания дипфейков:

DeepFaceLab

Это один из наиболее популярных инструментов для создания дипфейков, доступный на GitHub. Он предоставляет комплексный набор функций для замены лиц и предназначен как для новичков, так и для опытных пользователей. DeepFaceLab позволяет менять лица на изображениях и видео, создавать синтетические изображения или видео с использованием техники генеративно-состязательных сетей (GAN), а также применять различные эффекты и стили к изображениям. DeepFaceLab может быть использовано в различных сферах, включая искусство, фильмы, медиа и дизайн.

FaceSwap 

Это другой известный инструмент с открытым исходным кодом, который также можно найти на GitHub. Он использует машинное обучение для автоматической замены лиц в изображениях и видео. 

Процесс работы с FaceSwap обычно состоит из нескольких шагов. Сначала пользователь должен подготовить данные, включающие исходное видео или изображение, на котором нужно заменить лицо, а также изображение с желаемым лицом, которое будет вставлено. Затем происходит предварительный анализ генеративной состязательной сети, чтобы определить ключевые особенности лица на исходном изображении и на изображении, которое будет использоваться в замене.

После анализа FaceSwap создает новое изображение или видео, вставляя желаемое лицо на место исходного лица. Этот процесс основывается на обученной модели GAN, которая прогнозирует, как должны выглядеть пиксели в результирующем изображении или видео. FaceSwap также может автоматически сглаживать границы вокруг замененного лица, чтобы сделать результат более естественным.

FaceSwap предлагает несколько параметров и настроек, которые пользователь может регулировать, чтобы достичь наилучшего результата. Например, можно изменять размер, положение и поворот заменяемого лица, чтобы гармонично вписаться в оригинальное изображение или видео. Также есть возможность управлять яркостью, контрастом и насыщенностью заменяемого лица, чтобы сделать его более согласованным с оригинальным контекстом.

Однако стоит отметить, что FaceSwap может использоваться не только для развлекательных целей, но и для создания фейковых изображений или видео, что может потенциально вызывать проблемы в контексте манипуляции информацией и недобросовестного использования. Поэтому необходимо использовать такие инструменты с осторожностью и этично.

Deepfakes Web

Deepfakes Web - это онлайн-платформа, которая позволяет пользователям создавать глубокие фейки (deepfakes) с использованием искусственного интеллекта (ИИ) и технологии глубокого обучения.

Deepfakes - это вид манипуляции с видео, когда снимают лицо одного человека и монтируют его на видео с лицом другого человека. Это создает иллюзию, что второй человек фактически произносит и делает то, что делает первый человек на видео. Появление такой технологии вызывает беспокойство в обществе, так как она может быть использована для создания фальшивых новостей, мошенничества или дискредитации людей.

Deepfakes Web старается предоставить доступ к этой технологии через удобный веб-интерфейс. Пользователи могут загрузить свои собственные видео и выбрать двух главных персонажей: первого, на которого они хотят накладывать лицо, и второго, лицо которого будет использоваться для накладывания. После выбора лиц пользователи могут запустить процесс генерации deepfakes, который занимает некоторое время в зависимости от сложности видео и доступности серверов.

Deepfakes Web использует различные алгоритмы и модели машинного обучения для создания глубоких фейков. Эти методы включают в себя глубокие свёрточные генеративные нейросети (deep convolutional generative networks) и автокодировщики (autoencoders), которые позволяют системе понять и воссоздать структуру исходного лица на видео и затем накладывать ее на другие кадры.

Однако, следует отметить, что Deepfakes Web несет в себе определенные этические риски, так как может быть использована без согласия людей, лицо которых накладывается на видео. Это может нарушать приватность и создавать потенциально оскорбительное или вредоносное содержание.

В целом, Deepfakes Web предоставляет удобный способ создания глубоких фейков, но потенциально может быть использована со злыми намерениями. Поэтому важно осознавать эти риски и использовать такие технологии с осторожностью и ответственностью.

FakeApp

FakeApp — это программное обеспечение, разработанное для создания видеофальшивок, в частности, для замены лиц людей на изображениях в видео. Это приложение стало широко популярным после появления в Интернете в начале 2018 года.

Основная идея FakeApp состоит в использовании технологии глубокого обучения с помощью нейронных сетей для создания реалистичных анимированных видео с подменой лиц. Пользователи загружают исходное видео, выбирают видео с лицом, которое они хотят заменить, и используют алгоритм для обучения модели, которая автоматически анализирует и выделяет особенности лица в каждом кадре исходного видео.

FakeApp использует модель автоэнкодера, такую как глубокие сверточные нейронные сети, для изучения архитектуры лиц в исходных видео и их последующей захватывающей реконструкции в видео с использованием новых лиц. После этого возможно вставить новое лицо на место старого лица в исходном видео.

Однако FakeApp стал популярен не только благодаря своей технической возможности замены лиц в видео. Большое внимание к нему было привлечено из-за разных негативных аспектов, связанных с его использованием. Возможность создавать видеофальшивки, которые выглядят очень реалистично, вызывает озабоченность, так как с помощью таких видео можно создавать манипулятивный контент, распространять дезинформацию и угрожать чьей-либо репутации или конфиденциальности.

FakeApp вызвал бурное обсуждение и поднял вопросы безопасности и этики. Его использование для создания порнографического контента с использованием лиц известных личностей привело к обеспокоенности неконтролируемым распространением подобного контента и нарушением прав человека на контроль над своим собственным изображением.

В ответ на возросший интерес к программе, разработчики многих платформ для обмена видеофайлами (таких как YouTube и Reddit) внедрили политики запрета на распространение видеофальшивок при помощи FakeApp и подобных инструментов.

Важно отметить, что использование FakeApp для создания видеофальшивок может нарушать законодательство об авторских правах и праве на образ. Поэтому рекомендуется использовать программы такого рода с осторожностью и уважением к закону и этике.

Нейросети, лежащие в основе этих инструментов, обычно включают в себя архитектуры сверточных нейронных сетей (CNN) и генеративно-состязательные сети (GAN), такие как:

  • Autoencoders: Они используются для кодирования исходного изображения в компактное представление, а затем для генерации нового изображения с замененным лицом из этого представления.

  • U-Net: Архитектура, которая часто используется для сегментации изображений, может быть также применена для замены лиц.

  • Variational Autoencoders (VAE): Это другой тип автоэнкодера, который используется для создания очень реалистичных генерированных изображений.

  • Generative Adversarial Networks (GAN): GAN состоят из двух сетей, генератора и дискриминатора, которые "соревнуются" друг с другом, чтобы создавать всё более убедительные подделки.

Программы для создания дипфейков могут быть использованы как для невинного развлечения, так и для создания дезинформации, что ведет к правовым и этическим проблемам. Соответственно, разработчики и пользователи таких технологий должны осознавать ответственность и потенциальные последствия их использования.

На сколько это законно?

Обсуждая вопросы этики и законодательства относительно технологии Deepfake, стоит заметить, что в данный момент уровень сформированности этих определений и ограничений весьма низкий. Из-за быстрого развития технологий законодательство не успевает за ними угоняться, а с этикой всё ещё более сложно: в ряде случаев даже выяснить, насколько уместно применение технологии, сложно.

Тем не менее, перспективы и влияние Deepfake на мир и медиа невероятно огромны, и это несмотря на все те проблемы, которые мы только что обсудили. Ведь информация в виде видео и фотографий играет все более важную роль в нашем обществе, и роль эту игнорировать или уменьшать просто нельзя.

Итак, ответить на вопрос «Deepfake - опасность или новые возможности?» однозначно невозможно. Это и опасность, и новые возможности, и вызов, и поле для борьбы и соревнований. Технология несет огромный потенциал, и, как мы знаем, великие возможности приходят рука об руку с ответственностью. И ответственность же наша - учиться применять искусственный интеллект так, чтобы польза от него была максимальной, а вред минимальным.

А теперь, если вас заинтересовала эта тема и вы решили разобраться, как создается дипфейк, можете воспользоваться специализированными программами, например, DeepFaceLab. Правда, для этого потребуются знания в области структуры данных и алгоритмов, но результат, которому так многие верят, стоит этого. Завершим нашу статью этим осколком надежды на наше успешное будущее с искусственным интеллектом.

🔥
0
🚀
0
0
👎
0
Новое на сайте