Usaldusmäng. Kuidas luua oma DeepFake 5 minutiga

Selles artiklis räägime sellest, kuidas teha professionaalset DeepFake’i ilma paarsada rida koodi kirjutamata.

Kui loete seda artiklit, siis tõenäoliselt olete juba kuulnud tehisintellekti algoritmist nimega DeepFake. Tänapäeval kasutatakse sügavvõltsinguid peaaegu kõikjal: alates kinost kuni pornovideoteni. Hiljutine uuring näitas, et 96% Internetis leiduvatest sügavvõltsingutest on tegelikult pornovideod. Enamikul juhtudel loovad kasutajad võltsitud kuulsuste pornovideoid või kasutavad kättemaksuporno jaoks tehnoloogiat.

Lisaks pornograafiale kasutatakse tehnoloogiat ka poliitikas, võltsuudiste loomises ja mitmesugustes pettustes. Internetis on palju sarnaseid videoid erinevate poliitiliste tegelastega, ühes neist nimetas Obama näiteks Trumpi täielikuks dipsiks (sitapeaks). 2018 aasta aprillis näitas BuzzFeed, kui kaugele on videovõltsimine jõudnud, ühendades Barack Obama näo ja Jordan Peele’i veenva hääle.

BuzzFeed Deepfake näide

Tehnoloogiat ei kasutata aga mitte ainult ühiskonna kahjuks, vaid ka kasuks. Näiteks Floridas Salvador Dali muuseumis korraldati kuulsa kunstniku 115. aastapäeva auks erinäitus Dalí elab (“Dali on elus"). Projekti kuraatorid kasutasid kunstniku tehisintellekti loodud prototüüpi, kes suhtles muuseumikülastajatega, rääkides neile lugusid oma maalidest ja elust.

Kuid te ei pea olema kvalifitseeritud arendaja, et luua oma sügav võltsing. Kõik, mida vajate, on tavaline foto, mida soovite animeerida, ja video oma lemmikartistist või sellest, kelle liigutusi soovite jäljendada.

Ülalkirjeldatud protsessi simuleerimiseks rakendame pildianimatsiooni, mis on võimalik närvivõrkude abil, mis panevad pildi teie valitud videojärjestuses liikuma. Kui olete selle artikli lõpuni lugenud, saate aru, et saate animeerida mis tahes fotot ilma ühtki koodirida kirjutamata.

Kuidas see töötab?

Süvavõltsingud põhinevad generatiivsetel võistlevatel närvivõrkudel (GAN). Need on masinõppel põhinevad algoritmid, mis võivad genereerida antud komplektist uut sisu. Näiteks saab GAN uurida tuhandet Barack Obama fotot ja luua oma, säilitades kõik endise presidendi näojooned ja näoilmed.

Kasutame " First Order Motion Model for Image Animation " tutvustatud mudelit, mis on uus lähenemine videos oleva objekti asendamiseks teise pildiga ilma täiendavat teavet täpsustamata ja lisakoodi kirjutamata.

Enne videojada koostamist on väga oluline mõista, kuidas seda täpselt teha.

Selle mudeli kasutamisel aitab videot rekonstrueerida närvivõrk, kus algne subjekt asendatakse teise objektiga, mis asub originaalpildil. Testimise käigus proovib programm lisatud video põhjal ennustada, kuidas algsel pildil olev objekt liigub. Seega jälgitakse iga väikseimat videol esitatud liigutust, alustades pea pööramisest ja lõpetades huulenurkade liikumisega.

DeepFake’i loomise protsess

Testimine viiakse läbi suure hulga videotega. Video rekonstrueerimiseks eraldab modell mitu kaadrit ja proovib õppida sooritatavate liigutuste mustreid. Väljavõetud teavet analüüsides õpib ta liikumist kodeerima kui segu sellele iseloomulikest võtmepunktide liikumistest ja selle enda afiinsetest teisendustest.

Testimise ajal rekonstrueerib mudel videojada, lisades igale video kaadrile algse pildi objekti ja seetõttu animeerib seda.

Raamistiku rakendamine toimub liikumise hindamise mooduli ja kujutise genereerimise mooduli abil.

Liikumise hindamise mooduli eesmärk on mõista täpselt, kuidas neid sooritatakse (” latentne liikumise esitus “). Lihtsamalt öeldes püüab see jälgida liikumisi nende järjestuses ja kodeerida neid võtmepunktide liigutamiseks ja kohalike afiinsete teisenduste salvestamiseks. Tulemuseks on tihe liikumisväli ja oklusaalne mask, mis töötavad koos. Mask määrab, millised teatud järjestuses liikuvad objekti osad tuleks asendada algse kujutisega (näiteks näo alumine osa).

Näiteks selles GIF-is ei ole daami selg animeeritud.

Lõpuks saadetakse liikumise hindamise mooduli poolt vastuvõetud andmed koos algse pildi ja valitud videofailiga pildi genereerimise moodulisse. Pildigeneraator loob liikuvast videost kaadrid, mille algne pildiobjekt on asendatud. Kaadrid ühendatakse kokku, et seejärel luua uus video.

DeepFakesi loomine

Lähtekoodi saate hõlpsalt Githubist leida, oma masinasse kloonida ja kõik seal käivitada, kuid on lihtsam viis, mis võimaldab teil valmis video hankida vaid 5 minutiga.

1. Järgige linki: https://colab.research.google.com/github/AwaleSajil/DeepFake_1/blob/master/first_order_model_demo(Youtube)_new_audioV5_a.ipynb
2. Looge oma Google’i draivi ipynb- faili koopia .

3 Käivitage esimene protsess, et laadida alla kõik vajalikud vahendid ja määrata mudeli parameetrid.

4 Seejärel saate testida algoritmi, kasutades eelnevalt ettevalmistatud videote ja fotode kogu. Valige lihtsalt kogust lähtepilt ja video, mida soovite sellele pildile projitseerida. Paari minuti pärast on teie käes valmis süvavõltsing.

5 Oma video loomiseks sisestage kolmandasse lahtrisse algse pildi ja liikumisvideo tee. Saate need alla laadida otse mudeliga kausta, mille saab avada vasakpoolsel menüükausta ikoonil klõpsates. On oluline, et teie video oleks näo järgi kärbitud ja mp4-vormingus. Võite kasutada ka selle jaotise kogumi näiteid.

Selle tulemusel õnnestus meil video Ivangaiga ja Elon Muski fotoga kombineerides saada järgmine deepfake