- deepfakes 的創作結合了人工智慧、神經網路和大量數據。
- 擴散網路、GAN、換臉和口型同步等技術有助於實現逼真的效果。
- 負責任地使用和檢測深度偽造是遏制錯誤訊息和詐欺的關鍵。
深度偽造技術已成為近年來最令人驚訝，同時也最具爭議的技術進步之一。我們越來越頻繁地看到一些影片或圖像，其中公眾人物和匿名人士發表從未發生過的言論或做出從未發生過的行為。這種現象的關鍵在於利用人工智慧技術來操縱和產生幾乎與現實難辨真假的視聽內容。如果您曾經好奇過深度偽造技術是如何製作的，或者其背後的技術原理，那麼這份完整的指南將揭示其所有秘密：從所使用的技術到風險以及如何負責任地使用。
深度偽造的流行並非偶然：如今，任何擁有一台像樣的電腦並略帶好奇心的人都可以使用免費或付費的工具進行實驗。然而，深度偽造的深遠社會、倫理和技術影響需要超越簡單的好奇心：在人工智慧崛起的背景下，了解它們的工作原理、它們帶來的風險以及如何積極利用它們至關重要。
什麼是深度偽造？為什麼它們如此逼真？
本質上，深度偽造是指利用深度學習演算法對視聽內容（主要是視頻，但也包括圖像和音頻）進行篡改。這些演算法，特別是神經網絡，能夠分析並重現大型資料集中的面部表情、動作、語調甚至肢體語言模式。透過這種方式，不僅可以改變影片中人物的臉部，還可以讓他們說出自己的話，或以驚人的逼真度模仿他們的聲音。
目前深度偽造技術最令人印象深刻的是其逼真程度。早期版本粗糙且缺乏說服力，但人工智慧的進步使得區分真實影片和篡改影片變得越來越困難。所有這些都引發了關於其用途及其潛在社會和法律後果的激烈辯論。
最先進的深度偽造技術
如今，製作令人信服的深度偽造影片的方法有很多。其中最先進、最受歡迎的技術包括：
- 廣播網路：透過新增和刪除數位「雜訊」來產生影像和影片的人工智慧模型，從原始資料中產生全新的臉。
- 生成對抗網路（GAN）：兩個對立的神經網路產生並驗證虛假內容，直到獲得與真實內容幾乎無法區分的結果。
- 換臉：眾所周知的換臉技術，即將視訊或影像中一個人的臉部細節疊加到另一個人的臉上。
- 對口型唱：一種調整嘴部和聲音動作以匹配所選語音的技術，與合成語音結合時效果更佳。
廣播網路：從雜訊中建立影像
擴散網路代表了深度偽造技術的最終前沿。其工作原理是透過添加隨機雜訊「污染」原始影像，使其變得無法辨認。然後，模型學習如何逆轉這些雜訊並重建影像，但會進行指定的修改（例如更換人臉或表情）。這種方法能夠產生極其逼真的結果，可以直接從扭曲的版本中提取，使得檢測原始篡改變得極其困難。
根據最近的研究，所謂的一致性模型已經開始超越傳統的廣播網絡，能夠更直接、更有效地將噪音轉化為有用的數據。
GAN：雙重控制技術
在廣播網路出現之前，生成對抗網路（GAN ）是標準做法。在這種網路中，生成器會產生虛假內容（圖像或影片），而判別器則評估其真實性。兩者互相訓練，就像一場貓捉老鼠的遊戲，直到深度偽造的內容幾乎無法被人眼辨識。
這項技術是首批高品質深度偽造影片的關鍵，但它比現有系統成本更高、效率更低。即便如此，它仍然是大多數商業工具和開源專案廣泛使用的基礎。
唇形同步是一種流行的技術，因為它簡單易行，而且很容易實現自動化。該過程包括調整視訊中的嘴型動作，使其與選定的音訊相匹配，甚至可以使用人工智慧生成的合成語音。
在許多情況下，甚至不需要高效能電腦：行動應用程式只需幾分鐘就能製作出深度偽造影片。使用更多參考影像和更好的硬件，影片的品質和逼真度都會提高。
換臉：經典的換臉
換臉技術是許多在網路上流傳的深度偽造影片的基礎。它指的是將你想模仿的人的臉疊加到另一個真實影片中的人的臉上。用於訓練模型的圖像和角度越多，結果就越逼真。
著名的例子包括名人「變身」成其他角色的幽默視頻，以及像薩爾瓦多達利博物館這樣的項目，該博物館利用數千張圖片創建了藝術家的互動版本。危險在於，使用現有的工具，幾乎任何人都可以僅憑一張參考照片就製作出令人信服的深度偽造作品，這大大增加了被利用（和濫用）的可能性。
如何一步一步製作深度偽造影片？
製作高品質的深度偽造影片需要了解人工智慧的基礎知識並擁有合適的資源。為此，該流程通常遵循以下步驟：
- 搜尋並選擇圖像或視頻你收集的被模仿者（以及真實人物）的高品質影像和影片越多，效果就越好。不同的面部表情、角度和光線條件會很有幫助。
- 訓練AI模型深度學習演算法處理所有這些材料，以學習要複製的臉部的特定特徵和動作。
- 使用特定工具DeepFaceLab、Zao、FaceApp 和 Deepfakes Web 等程式提供了簡單的介面，可用於換臉、唇形同步或產生合成聲音。有些程式需要配備 GPU 的強大計算機，而有些則在雲端或直接在行動裝置上運行。
- 加工調整AI模型會融合模擬人臉，並在必要時調整唇部動作和聲音，最終合成視頻，使所有內容完美契合。此外，還可以手動調整細節（例如表情、燈光等），確保完美呈現。
- 最後的潤色一些程式允許您提高視訊品質、消除缺陷，甚至添加浮水印來指示被操縱的內容。
有時這個過程只需要幾分鐘；有時，可能需要幾天的培訓和非常昂貴的硬件，這取決於所需的真實性和可用的資源。
用於創建深度偽造的流行工具和程序
如今，從行動應用程式到複雜的開源程序，各種應用應有盡有。其中一些最常用、最容易取得的程式包括：
- 深度人臉實驗室：深度偽造領域的標桿，它提供了各種各樣的換臉教學和高級功能。
- 趙無極：一款非常流行的中國手機應用程序，可讓您使用參考照片快速創建深度偽造影片。
- Snapchat y 倫薩人工智能：可以輕鬆交換面孔和應用高級過濾器的應用程序，非常適合尋求快速有趣結果的用戶。
- 深偽網絡：線上平台提供從舊照片動畫到更精美的影片等各種內容，通常配有付費或免費增值工具。
- 沃博 y 深腦：它們因生成的聲音的真實感以及在製作音樂視頻和模因方面的易用性而脫穎而出。
- FaceApp：只需單擊即可修改臉部並創建令人印象深刻的效果。
此外，像Speechify AI Voice Generator這樣的服務專門創建聽起來自然的 AI 語音，可以輕鬆地在任何深度偽造視頻中添加逼真的配音。
深度偽造的積極用途和風險
深度偽造技術本身並無好壞之分，完全取決於其用途。一方面，這項技術有著許多正面的應用，涵蓋娛樂（如表情包、笑話和病毒影片）、電影、廣告和教育等領域。例如，無需實地拍攝或旅行即可製作多語言廣告，復活歷史人物，或在紀錄片中保護人物身份（如《歡迎來到車臣》）。
然而，這些風險確實存在。深度偽造技術可用於傳播虛假訊息、操縱選舉、實施詐騙或騷擾。已有記錄在案的案例表明，有人利用深度偽造技術冒充高階主管進行數百萬美元的詐騙。許多工具的易用性也加劇了不負責任或惡意使用的風險。
因此，推廣負責任的使用至關重要：明確標明內容是否虛假、添加浮水印，並教育人們了解此類影片的存在及其風險。此外，人工智慧本身也被用於創建越來越有效的深度偽造檢測器，儘管創作者和檢測器之間的競爭仍然非常激烈。
社會中的 Deepfakes：媒體案例和當前應用
近年來，深度偽造已從一種奇特的現象發展成為一種與文化和社會息息相關的現象。在政治領域，它們既被用來操縱言論，也被用來諷刺公眾人物。從印度政客為了吸引更多選民而修改其語言的視頻，到美國與競選活動相關的病毒式操縱。
在電影和電視領域，深度偽造技術徹底改變了廣告和電影的製作方式，使得創作主角從未實際出現的內容成為可能。例如，Cruzcampo 的一項慈善活動就利用深度偽造技術，讓 Lola Flores 和 David Beckham 以不同語言亮相。
同樣，人工智慧也被應用於紀錄片和新聞報導中，用於重現歷史敘事或保護證人和受害者的身分。教育和文化領域也在探索深度偽造技術的潛力，例如達利博物館，藝術家本人在那裡「復活」並與參觀者互動。
在醫學領域，GAN 用於生成腫瘤或病變的合成影像，這對於在缺乏足夠真實數據的情況下訓練診斷模型至關重要。
深度偽造的挑戰、道德與未來
人工智慧的進步使得檢測深度偽造影片成為一項持續演變的挑戰。各大科技公司和監管機構正在努力識別這些偽造行為並保護用戶，從社交媒體標籤到限制危險應用程序，採取了各種措施。
主要挑戰在於平衡創新與安全。隨著深度偽造工具的普及，社會必須保持警惕，培養批判性思維，並在該技術被用於有害目的時追究責任。然而，如果管理得當，深度偽造技術可以開啟表達、創造和學習的新途徑。
Deepfake 技術已深入人心，並將持續快速發展。了解其技術和應用，並學習如何以合乎道德和負責任的方式使用它，是充分發揮其潛力並最大程度降低其風險的最佳途徑。請持續關注其發展動態，並毫不猶豫地探索各種可能性，始終保持批判的眼光，尊重隱私和真相。
