Komplett guide om hur man gör deepfakes: tekniker, verktyg och risker

främre » Artificiell intelligens » Komplett guide om hur man gör deepfakes: tekniker, verktyg och risker

mycket deepfakes har blivit ett av de mest överraskande och samtidigt kontroversiella tekniska framstegen under senare år. Det blir allt vanligare att stöta på videor eller bilder som visar offentliga och anonyma personer som gör uttalanden eller utför handlingar som aldrig faktiskt har hänt. Nyckeln till detta fenomen ligger i användning av artificiell intelligens att manipulera och generera visuellt och ljudinnehåll som är nästan omöjligt att skilja från verkligheten. Om du någonsin undrat hur deepfakes skapas eller vilka tekniker som ligger bakom dem, här är en komplett guide som avslöjar alla deras hemligheter: från teknikerna som används till riskerna och den ansvarsfulla användningen.

Deepfakes popularitet är ingen slump: just nu kan vem som helst med en hyfsad dator och lite nyfikenhet få tillgång till gratis eller betalda verktyg och börja experimentera. Men den djupgående sociala, etiska och tekniska inverkan av deepfakes kräver att man går bortom enkel nyfikenhet: att förstå hur de fungerar, vilka risker de medför och hur de kan användas positivt är avgörande mitt i den artificiella intelligensens framväxt.

Vad är en deepfake och varför är den så realistisk?

I huvudsak en deepfake Det är manipulerat audiovisuellt innehåll – främst videor, men även bilder och ljud – som genereras av algoritmer av Djup lärning (djupt lärande). Dessa algoritmer, specifikt neurala nätverk, kan analysera och återskapa mönster av ansiktsuttryck, rörelser, röstton och till och med kroppsspråk från stora datamängder. Detta gör att de inte bara kan ändra en persons ansikte i en video, utan också lägga ord i deras mun eller imitera deras röst med enorm trovärdighet.

Det mest imponerande med nuvarande deepfakes är deras grad av realismDe första versionerna var klumpiga och föga övertygande, men utvecklingen av AI har gjort det allt svårare att skilja en genuin video från en manipulerad. Allt detta har lett till en intensiv debatt om dess användning och dess potentiella sociala och juridiska konsekvenser.

De mest avancerade teknikerna för att skapa deepfakes

Att skapa en övertygande deepfake kan uppnås på flera sätt idag. De mest avancerade och populära teknikerna inkluderar:

• SändningsnätverkAI-modeller som genererar bilder och videor genom att lägga till och ta bort digitalt "brus", vilket skapar helt nya ansikten från originaldata.
• Generativa adversariella nätverk (GAN)Två motsatta neurala nätverk genererar och validerar falskt innehåll tills de uppnår ett resultat som nästan är omöjligt att skilja från det äkta.
• AnsiktsbyteAnsiktsbytet: Det välkända ansiktsbytet, där en persons ansikte läggs över en annan persons ansikte i detalj i en video eller bild.
• LäppsynkroniseringEn teknik som justerar mun- och röströrelser för att matcha ett valt tal, ännu effektivare i kombination med syntetisk röst.

Sändningsnätverk: skapa bilder från brus

den sändningsnätverk De representerar den senaste gränsen inom deepfakes. De fungerar genom att "smutsa ner" originalbilder genom att lägga till slumpmässigt brus, vilket gör dem oigenkännliga. Modellen lär sig sedan att reversera det bruset och rekonstruera bilden, men med specifika modifieringar (som en annan persons ansikte eller ett annat uttryck). Detta resulterar i förvånansvärt realistiska resultat som kan tas direkt från en förvrängd version, vilket gör det extremt svårt att upptäcka den ursprungliga manipulationen.

Enligt färsk forskning är den s.k. konsistensmodeller De börjar redan överträffa konventionella sändningsnätverk och omvandlar brus till användbar data mer direkt och effektivt.

GAN: dubbelkontrolltekniken

Innan sändningsnätverken var standarden generativa kontradiktoriska nätverk (GANHär skapar en generator falskt innehåll (bilder eller videor), medan en särskiljare utvärderar dess äkthet. Båda tränar mot varandra, som en katt-och-råtta-lek, tills deepfake-filen blir praktiskt taget omöjlig för det mänskliga ögat att upptäcka.

Denna teknik var nyckeln till de första högkvalitativa deepfakes-teknikerna, men den var dyrare och mindre effektiv än nuvarande system. Trots det är den fortfarande en allmänt använd grund för de flesta kommersiella verktyg och projekt med öppen källkod.

Läppsynkronisering: läppsynkronisering för virala videor

El läppsynkronisering Läppsynkronisering är en populär teknik, både för dess enkelhet och hur lätt den är att automatisera. Processen innebär att man justerar munrörelserna i en video för att matcha valfritt ljud, även med hjälp av syntetiska röster genererade av AI.

I många fall behöver du inte ens en kraftfull dator: det finns mobilappar som kan skapa videor av deepfake på bara några minuter. Kvalitet och realism förbättras genom att kombinera fler referensbilder med bättre hårdvara.

Ansiktsbyte: det klassiska ansiktsbytet

El ansiktsbyte Detta är grunden för många av de deepfakes som cirkulerar online. Det går ut på att lägga ansiktet på den person man vill imitera ovanpå en annan persons i en riktig video. Ju fler bilder och vinklar som används för att träna modellen, desto mer trovärdigt blir resultatet.

Kända exempel sträcker sig från humoristiska videor av kändisar som "förvandlats" till andra karaktärer till initiativ som Salvador Dalí-museet, som använde tusentals bilder för att skapa en interaktiv version av konstnären. Faran är att med nuvarande verktyg kan praktiskt taget vem som helst skapa en minimalt övertygande deepfake med bara ett referensfoto, vilket mångdubblar möjligheterna för användning (och missbruk).

Hur skapar man en deepfake steg för steg?

Att skapa en deepfake av hög kvalitet kräver att man förstår grunderna i AI och har rätt resurser. För att uppnå detta följer processen vanligtvis dessa steg:

• Sök och välj bilder eller videorJu fler högkvalitativa bilder och videor du kan samla in av personen du imiterar (och originalet), desto bättre blir resultatet. Varierande ansiktsuttryck, vinklar och ljusförhållanden hjälper mycket.
• Träna AI-modellenDjupinlärningsalgoritmer bearbetar allt detta material för att lära sig de specifika egenskaperna och rörelserna i ansiktet som ska kopieras.
• Användning av specifika verktygProgram som DeepFaceLab, Zao, FaceApp och Deepfakes Web erbjuder enkla gränssnitt för ansiktsbyte, läppsynkronisering eller generering av syntetiska röster. Vissa kräver kraftfulla datorer med grafikprocessorer, medan andra fungerar i molnet eller direkt på en mobil enhet.
• Bearbetning och justeringAI-modellen komponerar videon genom att blanda det imiterade ansiktet och, om nödvändigt, anpassa läpprörelser och röst för att få allt att passa perfekt. Manuella justeringar kan göras för att perfekta detaljer (uttryck, ljussättning etc.).
• Sista handenVissa program låter dig förbättra videokvaliteten, ta bort defekter eller till och med lägga till vattenstämplar för att indikera manipulerat innehåll.

Ibland kan processen ta bara några minuter; andra gånger kan det krävas dagar av träning och mycket dyr hårdvara, beroende på önskad realism och tillgängliga resurser.

Populära verktyg och program för att skapa deepfakes

Idag kan du hitta allt från mobilappar till komplexa program med öppen källkod. Några av de mest använda och tillgängliga är:

• DeepFaceLabEn riktmärke i deepfakes-världen och erbjuder ett brett utbud av handledningar och avancerade funktioner för ansiktsbyte.
• ZaoEn mycket populär kinesisk mobilapp som låter dig snabbt skapa deepfake-videor med hjälp av ett referensfoto.
• Snapchat y Objektiv AIAppar som gör det enkelt att byta ansikten och använda avancerade filter, perfekt för användare som letar efter snabba och roliga resultat.
• Deepfakes webbenOnlineplattformar som erbjuder allt från animering av gamla fotografier till mer avancerade videor, ofta med betalda eller gratisverktyg.
• wombo y DeepBrainDe utmärker sig genom realismen i de genererade rösterna och hur enkla de är att skapa musikvideor och memes.
• FaceApp: Gör att du kan modifiera ansikten och skapa imponerande effekter med bara ett klick.

Dessutom tjänster som t.ex Speechify AI-röstgenerator De specialiserar sig på att skapa naturligt klingande AI-röster, vilket gör det enkelt att lägga till realistiska berättarröst till vilken deepfake-video som helst.

Positiva användningsområden och risker med deepfakes

Tekniken bakom deepfakes är varken bra eller dålig i sig själv: den beror helt på avsikten. Å ena sidan hittar vi tillämpningar positiv som sträcker sig från underhållning —memes, skämt och virala videor— till film, reklam och utbildning. Till exempel att skapa flerspråkiga reklamkampanjer utan behov av resor eller filmning, återuppliva historiska personer eller skydda identiteten på personer i dokumentärer (som i Välkommen till Tjetjenien).

Riskerna är dock mycket verkliga. Deepfakes kan användas för att sprida bedrägerier, manipulera val, bedrägerier eller trakasserierDet finns dokumenterade fall av utgivande av chefer för att begå bedrägerier värda flera miljoner dollar. Användarvänligheten hos många verktyg ökar risken för oansvarig eller illvillig användning.

Därför är det viktigt att främja ansvarsfull användning: tydligt rapportera när innehållet är falskt, lägga till vattenstämplar och utbilda människor om existensen och riskerna med dessa videor. Dessutom används AI i sig för att skapa allt effektivare deepfake-detektorer, även om kapplöpningen mellan skapare och detektorer fortfarande är mycket hård.

Relaterad artikel:

Nackdelar med artificiell intelligens: Vad de inte berättar om den här tekniken

Deepfakes i samhället: mediefall och aktuella tillämpningar

Under senare år har deepfakes gått från att vara en kuriositet till att bli ett kulturellt och socialt relevant fenomen. Inom politiken har de använts både för att manipulera diskurser och för att satirisera offentliga personer. Från videor i Indien där politikers språkbruk ändras för att locka fler väljare, till virala manipulationer i USA relaterade till valkampanjer.

I världen av bio och tvDeepfakes har revolutionerat produktionen av reklam och filmer, vilket gör det möjligt att generera innehåll där personerna aldrig varit fysiskt närvarande. Detta är fallet med Cruzcampos kampanj med Lola Flores eller David Beckhams intervention på olika språk för ett välgörenhetsinitiativ.

Också i dokumentärer och journalistik AI har använts för att återskapa historiska tal eller skydda identiteten på vittnen och offer. Utbildning och kultur utforskar också potentialen för deepfakes, som i Dalí-museet, där konstnären själv "kommer till liv" för att interagera med besökare.

På fältet läkareGAN används för att generera syntetiska bilder av tumörer eller lesioner, vilket är nyckeln till att träna diagnostiska modeller när det inte finns tillräckligt med verkliga data.

Utmaningar, etik och framtiden för deepfakes

Framsteg inom AI gör det till en ständigt föränderlig utmaning att upptäcka deepfakes. Stora teknikföretag och tillsynsmyndigheter arbetar med att identifiera dessa manipulationer och skydda användare, och implementerar allt från etiketter på sociala medier till att begränsa farliga appar.

Den största utmaningen ligger i balansera innovation och säkerhetDen ökande tillgången till verktyg för att skapa deepfakes tvingar samhället att hålla sig informerat, utveckla ett kritiskt öga och kräva ansvarsskyldighet när denna teknik används för skadliga syften. Men om deepfakes hanteras på rätt sätt kan de öppna dörren för nya uttrycksformer, kreativitet och lärande.

Deepfake-tekniken är här för att stanna och kommer att fortsätta att utvecklas snabbt. Att förstå dess tekniker och tillämpningar – och lära sig hur man använder den etiskt och ansvarsfullt – är det bästa sättet att utnyttja dess fulla potential samtidigt som man minimerar riskerna. Håll utkik efter utvecklingen och tveka inte att utforska möjligheterna, alltid med ett kritiskt öga och respekt för integritet och sanning.

Relaterad artikel:

Vad är nätfiske: 10 varningstecken