Bu yeni teknolojiyle Yui Aragaki'nin size itiraf etmesi resimleri düzenlemekten daha kolay
DeepFake teknolojisi küçük filmlerde kullanıldığından beri, bu yapay zeka yüz değiştirme tekniği defalarca kamuoyunun odak noktası haline geldi. Bir önceki "Zhu Yin'den Yang Mi'ye" en son Facebook CEO'su Zuckerberg'in sahteciliğine kadar, bu teknoloji sürekli gelişiyor.
Yakın zamanda, Imperial College London ve Birleşik Krallık'taki Samsung Yapay Zeka Araştırma Merkezi, şarkı söyleyen ve konuşan bir kişinin videosunu oluşturmak için yalnızca bir fotoğraf ve ses dosyası gerektiren yeni bir teknoloji gösterdi.
Araştırmacılar, Einstein'ın fotoğrafını kendisine ait olmayan bir ses parçasıyla birleştirdi ve kısa süre sonra Einstein'ın yeni bir konuşması tamamlandı.Videodan Einstein'ın ağız şeklinin kaydın içeriğine göre değişeceğini görebiliyorsunuz. .
Ya da imparatorluk dönemindeki II. Nicholas'ın mistikçisi Rasputin, Beyonce'nin Halo'sunu herhangi bir itaatsizlik duygusu olmadan söylesin.
Bu teknoloji ağız şeklini eşleştirmenin yanı sıra karakterin ifadesini mutlu, kızgın, üzgün gibi ses tonuna göre de ayarlayabiliyor ... Bu da sentezlenen videoyu daha gerçekçi kılıyor.
Başka bir deyişle, bir fotoğraf ve ses olduğu sürece, Yui Aragaki'nin isminizi seslendirmesini ve size şefkatle itiraf etmesini sağlayabilirsiniz.
Ancak geçmişte gördüğüm birçok yüzü değiştiren video ile karşılaştırıldığında, bu bileşik videoların aslına uygunluğu hala biraz daha düşük. Ancak tek bir fotoğrafın ve kaydın sentezlenebileceğini düşünürsek, zaten çok iyidir ve bu da bu tür sentezlenmiş videoların üretiminin önündeki engelleri azaltır.
Bunun daha önce başka bir Samsung teknolojisinin yükseltilmiş bir sürümü olduğu söylenebilir.Samsung, kısa süre önce "portre fotoğraflarından dinamik ifade paketlerine" yönelik, hareketli resimleri yalnızca portre fotoğraf veya portre ile sentezleyebilen bir AI sistemini başarıyla geliştirdi. Örneğin Mona Lisa'nın farklı ifadeler yapmasına izin verin.
Araştırmacılara göre yapay zeka, çok sayıda insan fotoğrafı ve videosu üzerinde eğitim aldıktan sonra, sistem tarafından öğrenilen yüzlere karşılık gelen parçaları verimli bir şekilde bulabilir ve fotoğrafları yapmak için fotoğraflardaki gözler, burun, ağız gibi önemli kısımları ayarlayabilir. Hareket.
Yukarıda belirtilen DeepFake teknolojisinde hala birçok kusur varsa, Stanford gibi birkaç üniversite tarafından yakın zamanda yayınlanan yeni bir çalışma zaten sahte olabilir.
Herhangi bir metin girdiğiniz sürece, videodaki konuşmacının karşılık gelen kelimeleri söylemesini sağlayabilirsiniz ve ayrıca orijinal videonun cümlesini değiştirebilir, örneğin TV istasyonu sunucusu tarafından bildirilen "191,45 $ 'dan kapatılan Apple hisse senedi fiyatı" sayısını "182,25 $" olarak değiştirebilirsiniz.
Bu iki kelimenin telaffuzu ve ağız şekli tamamen farklı olsa da neredeyse hiçbir değişiklik izi yoktur. Araştırmacılar, araştırmanın ardından deneklerin% 59,6'sının değiştirilmiş videonun gerçek olduğuna inandığını buldu.Bu teknoloji çoğu insanın gözünü başarıyla aldattı.
Elbette, Samsung'un önceki iki teknolojisi ile karşılaştırıldığında, bu tür bir videonun üretim süreci de çok daha karmaşıktır, video ve metin hizalama, 3D yüz izleme ve yeniden yapılandırma, dudak arama vb. Gibi birden çok teknolojiyi içerir. Video saatlerinin oluşturulması için 42 saat gerekir.
2017 yılında, birçok Hollywood aktrisinin yüzü yetişkin web sitelerinde küçük filmlere dönüştürüldü. DeepFake teknolojisi o zamandan beri I.Dünya Savaşı'nda meşhur oldu ve Pandora's Box'ı açtı. Şimdi DeepFake teknolojisi yeni tartışmalara neden olmaya başladı.
Son zamanlarda, ABD Temsilciler Meclisi Başkanı Nancy Pelosi ve Facebook CEO'su Zuckerberg, DeepFake teknolojisinin kurbanı oldular. "Zuckerberg", Instagram üzerinden şirketine dava açtı. Nancy Pelosi konuşmasında tutarsız bir şekilde konuştu. Daha fazla insan, bu tür sahte videoların sosyal platformlar üzerindeki etkisi konusunda endişelenmeye başlıyor.
Bu tür bir videoyu sentezlemek bir resmi düzenlemek kadar basit olduğunda, sosyal ağlarda ve hatta daha fazla İnternet alanında kafa karışıklığına neden olur mu?
Bu yeni teknolojinin yasaları ve düzenlemeleri mükemmel olmadan önce, bu tür bir videoyu tanımlamak için daha güçlü teknolojiye ihtiyaç duyulabilir. DeepTrace platformundan alınan istatistiklere göre, 2018'de dünya çapında GAN tarafından oluşturulan resim ve videoları kapsayan 902 kadar makale varken, sentetik görüntü ve videoları nasıl tanıyacağını inceleyen sadece 25 makale vardı.
Görünüşe göre DeepFake teknolojisinin gelişimini hiçbir şey durduramaz. Başlangıçta doğru ile yanlışı ayırt etmek zor olan ağ dünyası giderek güvenilmez hale geliyor.
Başlık resminin kaynağı: "Kaçış utanç verici ama yararlıdır"
