Возможно, вы недавно видели в^{(rounds on the internet)} Интернете видео, на котором лицо Николаса Кейджа перенесено на другого персонажа . Нет, мы не имеем в виду отрывок из фильма Face/Off . Это сцены из разных фильмов, в которых Николас Кейдж^{(Nicholas Cage)} точно не играл, но выглядят они действительно очень убедительно. Как они это провернули?

Что ж, ответ не^{(answer isn)} «колдовство», а технология, которую окрестили «дипфейком», и она вызывает настоящий переполох в различных отраслях и сообществах.

Что такое «дипфейк»?

Слово «дипфейк» происходит от термина «глубокое обучение» и, конечно же, «фейк». Глубокое обучение^{(Deep learning)} — это специализированная ветвь машинного обучения^{(machine learning)} , которая также является частью общей области искусственного интеллекта^{(Artificial Intelligence)} .

С резким ростом вычислительной мощности и недавно открытыми способами обработки и анализа огромных объемов данных из реального мира компьютеры теперь внезапно могут делать вещи, которые большинство из нас никогда не могли себе представить. Дипфейки^(Deepfakes) применяют эту технологию для синтеза человеческих изображений, создавая фотографии или видео вещей, которые эти люди никогда не делали и никогда не говорили. 

Как работает технология Deepfake?

Глубокое обучение^{(Deep learning)} , лежащее в основе методов дипфейка, описывает современное применение моделирования нейронных сетей к массивным наборам данных. Нейронные сети не являются новой концепцией или технологией^{(concept or technology)} , но до наших дней они были довольно зачаточными.

Искусственная нейронная сеть имитирует процесс обучения,^{(learning process)} который происходит в биологическом мозге, по крайней мере, в некоторой степени. Когда вы изучаете внешний мир или иным образом взаимодействуете с ним, связи между клетками вашего мозга меняются.

Они образуют цепи и логические структуры, усиливая одни связи и ослабляя другие. По мере того, как вы что-то осваиваете, например, учитесь водить машину или играть в теннис, эти мозговые цепи становятся более быстрыми и эффективными. В конце концов, вы настолько хороши в чем-то, что вам даже не нужно думать об этом.

По сути, это то же самое, что происходит с системой глубокого обучения^{(learning system)} . Он просматривает кучу примеров чего-либо, а затем становится все лучше в «понимании этого».

В случае дипфейков программа просматривает примеры лица, которое вы хотите транспонировать, а также видео, на которое вы хотите его транспонировать. При достаточном обучении он может в конечном итоге синтезировать лицо, соответствующее данным обучения, а затем плавно наложить его на любое другое лицо.

Какое программное обеспечение^(Software) используется для создания дипфейков?

Существует ряд приложений, которые позволяют людям делать дипфейки. FakeApp было первым известным нам приложением, предназначенным для того, чтобы обычные люди могли создавать дипфейковый контент. Веб-сайт сейчас не существует, и найти копию совсем не просто.

Создатели дипфейков теперь в значительной степени перешли к приложению под названием DeepFaceLab , которое размещено на GitHub и породило бесконечный поток руководств на таких площадках, как Reddit .

Создание дипфейка

Эта статья не является учебным пособием, поэтому мы собираемся предоставить обзор того, как на практике создаются дипфейки, но не опишем точные шаги, как сделать их самостоятельно.

Для этого есть несколько причин, но главная из них заключается в том, что законность создания дипфейков вызывает большие споры. Точно так же, как мы не предоставляем точных шагов, которые помогут вам пиратить программное обеспечение или совершать другие незаконные действия, мы не будем давать пошаговые инструкции по созданию дипфейков.

Кроме того, фактический создатель DeepFaceLab выпустил пошаговое^{(step-by-step video tutorial)} видеоруководство для программного обеспечения, которому может следовать каждый, если он хочет взять на себя ответственность за такой риск.

Чтобы получить представление о том, насколько хорош этот материал, зайдите на этот веб-сайт,^{(check out this website)} где при обновлении страницы создается новая фотография несуществующего человека.

Наша цель — помочь вам понять технологию, поскольку с течением времени вы будете сталкиваться с ней все чаще и чаще. С учетом сказанного, это основные этапы создания дипфейка с помощью DeepFaceLab .

После загрузки и распаковки DeepFaceLab^{(DeepFaceLab)} вы сталкиваетесь с папкой, содержащей множество других папок и набор пакетных файлов.

Там есть папка под названием «рабочая область», которая содержит тренировочные модели, исходные видео^{(source videos)} и выходные данные. DeepFaceLab работает с определенными именами файлов и местоположениями, поэтому пакетные файлы могут работать. Например, исходный файл^{(source file)} всегда называется «data_src», а целевой — «data_dst».

Нет никакого программного интерфейса,^{(software interface)} как это известно большинству людей. Просто список пронумерованных пакетных файлов, представляющих этапы процесса. Сначала^(First) кадры исходного и целевого видео^{(source and destination videos)} извлекаются в виде файлов изображений.

Затем выполняется несколько шагов анализа, за которыми следует обучение на основе графического процессора, где нейронная сеть узнает, что ей нужно о лицах в двух видео для построения модели. Наконец создается новое композитное видео.

Злоупотребление дипфейками

Как мы упоминали выше, дипфейки очень противоречивы. Это может нарушать существующие законы в некоторых странах, и в настоящее время разрабатываются новые законы, касающиеся этой технологии и ее приложений.

Дипфейки можно использовать для создания мистификаций, например видео, на котором президент говорит сумасшедшие вещи^{(video of a president saying crazy things)} . Его можно использовать для того, чтобы вставлять людей в порнографические фильмы с целью либо беспокоить^{(purpose or harassing)} их, либо иным образом причинять им вред.

Как вы, вероятно, можете себе представить, вы можете нанести большой ущерб убедительным дипфейком, и последствия, если вас поймают, могут стать гораздо более серьезными в ближайшем будущем.

Вопрос обо всем

Теперь, когда эта технология существует и работает так же хорошо, как сейчас, это означает, что мы должны смотреть на медиа, такие как видео, в совершенно новом свете. Если кто-то распространяет в социальных сетях видео, на котором известный человек или политик говорит или делает что-то спорное, вам сначала придется спросить, реально ли это видео.

Большинство плохо сделанных дипфейков, очевидно, фальшивые, если вы знаете, что искать, и видели несколько. Однако в некоторых случаях даже наметанный глаз может с трудом определить, что происходит какая-то манипуляция с^{(CG manipulation)} компьютерной графикой, и по мере совершенствования технологии это в конечном итоге станет невозможным.

What is a Deepfake and How Are They Made?

You may have seen a video of Nicholas Cage’s face transposed onto аnother charaсter doing the rounds on the internet recently. No, we don’t mean a clip from the movie Face/Off. These are scenes from various movies in which Nicholas Cage did definitely not play, yet they look very convincing indeed. How did they pull this off?

Well, the answer isn’t “witchcraft”, but a technology that has been dubbed “deepfake” and it’s causing quite a ruckus in various industries and communities.

What is a “Deepfake”?

The word “deepfake” comes from the term “deep learning” and of course “fake”. Deep learning is a specialized branch of machine learning,  which is again part of the overall area of Artificial Intelligence.

With the dramatic rise in computing power and newly-discovered ways for computers to process and analyze massive amount of data from the real world, computers can now suddenly do things most of us could never imagine. Deepfakes apply this technology to synthesize human images, creating photos or videos of things those people never did and never said. 

How Does Deepfake Technology Work?

Deep learning, which underpins deepfake methods, describes the modern application of neural net simulation to massive data sets. Neural nets are not a new concept or technology, but until modern times they have been pretty rudimentary.

An artificial neural net simulates the learning process that happens in biological brains, at least to some extent. When you learn or otherwise deal with the outside world, the connections between your brain cells change.

They form circuits and logical structures, strengthening some connections and weakening others. As you master something, like learning to drive or play tennis, those brain circuits become fast and efficient. Eventually you are so good at something that you don’t even have to think about doing it.

That’s essentially the same thing that happens with a deep learning system. It looks at heaps of examples of something and then becomes progressively better at “understanding it”.

In the case of deepfakes the software looks at examples of the face you want to transpose as well as the video you want to transpose it to. With enough training it can eventually synthesize a face that matches the training data and then seamlessly overlay it on any other face.

What Software is Used to Make Deepfakes?

There are a number of applications that allow people to make deepfakes. FakeApp was the first app we know of aimed at giving normal people a shot at making deepfake content. The website it now defunct and finding a copy is not easy at all.

Makers of deepfakes have now largely moved on to an application called DeepFaceLab, which is hosted on GitHub and has spawned an endless stream of tutorials on places like Reddit.

Making a Deepfake

This article is not meant to be a tutorial, so we are going to provide an overview of how deepfakes are made in practice, but not provide exact steps on how to make one yourself.

There are a few reasons for this, but the main one is that the legality of making deepfakes is highly-contentious. Just as we wouldn’t provide exact steps to help you pirate software or do other illegal activities, we won’t give step-by-step instructions for making deepfakes.

Besides, the actual creator of DeepFaceLab has released a step-by-step video tutorial for the software which anyone can follow along, should they wish to take responsibility for such a risk.

To get a gist of how good this stuff has become, check out this website where a new photograph of a person who does not exist is generated when you refresh the page.

Our goal is to help you understand the technology, since you are bound to encounter it more and more as time goes by. With that being said, these are the broad phases of creating a deepfake with DeepFaceLab.

After downloading and unzipping DeepFaceLab you are faced with a folder containing many other folders and a series of batch files.

There’s a folder called “workspace” which contains the training models, the source videos and the output. DeepFaceLab works with specific file names and locations, so that the batch files can work. For example, the source file is always named “data_src” and the destination is named “data_dst”.

There is no software interface as most people know it. Just a list of numbered batch files representing the steps of the process. First the source and destination videos have their frames extracted as picture files.

Then several analysis steps are run, followed by GPU-based training, where the neural net learns what it needs about the faces in the two videos to build a model. Finally a new composite video is produced.

Misuse of Deepfakes

As we mentioned above, deepfakes are very controversial. It may violate existing laws in some countries and new laws are in the works to deal with the technology and its applications.

Deepfakes can be used to create hoaxes, such as a video of a president saying crazy things. It can be used to insert people into pornographic films with the purpose or harassing or otherwise harming them.

As you can probably imagine, you could do a lot of damage with a convincing deepfake and the consequences if you are caught may become much more severe in the near future.

Question Everything

Now that this technology exists and works as well as it does, it means we have to look at media like videos in a whole new light. If someone circulates a video on social media of a famous person or politician saying or doing something controversial, you’ll first have to ask if the video is even real.

Most poorly-done deepfakes are obviously fake, once you know what to look for and have seen a few. However, in some cases even a trained eye may have trouble telling that some sort of CG manipulation is happening and as the tech improves it will eventually become impossible.

Related posts

• 3 способа взять Photo or Video на хромин

• Как Detect Computer & Email Monitoring или Spying Software

• Flat Panel Display Technology Demystified: TN, IPS, VA, OLED и многое другое

• Как включить Caps Lock на Chromebook

• 4 Ways Чтобы найти лучший Интернет Options (ISPs) в вашем районе

• Можете ли вы изменить свой Twitch Name? Да, но Be Careful

• Не может Schedule Uber в Advance? Вот что делать

• 8 Ways Чтобы получить больше кредитов на слышитель

• Как найти Memories на Facebook

• Как сделать любой Wired Printer Wireless в 6 пунктах Different

• 10 Best Ways до Child Proof Your Computer

• Как создать Transparent Background в GIMP

• Как проверить Your Hard Drive для ошибок

• OLED vs Microled: Если вы ждать?

• Как вернуть Game на Steam

• Как искать и найти чьи-то удаленные твиты

• Как найти лучшие раздорные серверы

• Как Post статью на Linkedin (и Best LinkedIn publishing до Post)

• Как Fix Disney Plus Error Code 83

• Discord не Opening? 9 Ways, чтобы исправить