去年,一款名为ZAO的软件忽然刷爆朋友圈,应用介绍标榜自己是“顶尖AI技术换脸神器”。这款软件的操作方法极其简单,只需要用户上传一张照片,用AI换脸功能,就可以将短视频中的脸换成自己的。你看,就是这么迅速,你就可以轻松deepfake。没你想的那么复杂, 速快的话,可能不用一秒你就能得到一段deepfake的假视频。deepfake当然不仅只有这一种制作方式,这种技术实际上在火起来前,已经在各个领域有很长的运用历史了。
一、深度学习AI换脸
Deepfake最初是由图形处理行业的工作人员开发的。NVIDIA,图形处理单元(GPU)生产领域的市场领导者,一直走在“深度学习”的最前沿。
深度学习属于机器学习领域的一个新的研究分支,它使用“神经 络”算法来对视觉数据进行处理以做出预测。近年来,深度学习在包括天气预 ,癌症检测,以及自动驾驶车辆的响应式导航系统等领域都有广泛的应用。计算机科学家也正在试验更加复杂的深层学习神经 络,如循环神经 络(RNN)或生成对抗 络(GANs)。
通过这些技术,媒体制作人能够通过可识别的人物来创造完全虚拟的视频,比如华盛顿大学研究院的研究小组,用神经 络分析了数百万帧的视频,选取了与音视频相匹配的口型,将其嫁接到新视频中伪造了奥巴马演讲视频。正是这些备受瞩目的假视频的实验,推动了媒体对deepfake的大量 道和各界人士的关注。
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二、Photoshop等图像处理软件
即使没有深度学习和机器学习,像Adobe After Effects类似的图像处理软件也可以达到换脸的效果。
[图片来自bilibili]
除此以外,一些程序员还为deepfake开发了FakeApp、 FaceSwap和DeepFace Lab等工具。这些工具是利用深度学习技术,识别和交换视频和图片中的人脸。这些工具无疑大大减轻了对使用者专业技能的要求:拿DeepFace Lab来举例,它是github上的开源项目,任何人都可以查看源代码并免费使用,且安装超级简单,使用过程也并不复杂,只需要下载打包app解压即可运行。
无数免费的移动应用程序也应运而生,并且都能提供上述部分技术:对视频的加速和减速,以及面部跟踪换脸的技术。SnapChat和TikTok以及文章开头提到的ZAO等应用程序更是使得普通用户也可以利用这些软件制作自己想要的假视频。SnapChat提供的典型功能只需点击过滤器就可以模拟Rotoscoping技术,用户点击一个换脸按钮,就可轻松换脸。
[图片来自 络]
三、低廉技术成本造成的后果
2000年代中期以来,随着Photoshop和相关图像处理软件的普及,以及专门用于色情视频制作的聚合 站变得越来越丰富,假色情图片视频的传播变得更加普遍。当图像被这些不法分子掌控时,图像中被描绘的个体就失去了对自身形象的控制。 络上称这种情况为“非自愿色情换脸”。这种视频功用远不止满足一些色情产业的需要 上许多流传出的“非自愿色情换脸”假视频都是针对女性政治家或活动家的,上传者希望用这些视频威胁或者恐吓女性政治家停止在政治上的相关活动。
看完文章的你想必已经明白这项技术其实使用起来十分简单,然而如此简单的操作,却给许多心怀不轨的人看到了机会,色情换脸产业,用于政治攻击的假视频等等都将给视频安全问题带来巨大的灾难。如果你有兴趣加入保护视频安全的行动,kaggle最新的检测Deepfake竞赛正等待你的加入,未来Deepfake走向又将如何?是否会被永远禁封?关注我们,我们会在下一篇文章和大家一起探索deepfake的未来发展。
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