Você pode ter visto um vídeo do rosto de Nicholas Cage transposto para outro personagem fazendo o rodadas na internet recentemente. Não, não queremos dizer um clipe do filme Face / Off. São cenas de vários filmes em que Nicholas Cage definitivamente não foi exibido, mas parecem muito convincentes. Como eles conseguiram isso?
Bem, a resposta não é "bruxaria", mas uma tecnologia que foi apelidada de "deepfake" e está causando um grande tumulto em indústrias e comunidades invariantes.
O que é um "Deepfake"?
A palavra "deepfake" vem do termo "deeplearning" e, claro, "fake". O aprendizado profundo é um ramo especializado no aprendizado de máquinas, que novamente faz parte da área geral de Inteligência Artificial.
Com o aumento dramático no poder da computação e as novas maneiras descobertas pelos computadores de processar e analisar uma grande quantidade de dados do real mundo, agora os computadores podem fazer coisas que a maioria de nós jamais poderia imaginar. O Deepfakes aplica essa tecnologia para sintetizar imagens humanas, criando fotos ou vídeos de coisas que essas pessoas nunca fizeram e nunca disseram.
Como o Deepfake TechnologyWork?
O aprendizado profundo, subjacente aos métodos dos métodos mais profundos, descreve a aplicação moderna da simulação de rede neural a conjuntos de dados massivos. As redes neurais não são um novo conceito ou tecnologia, mas até os tempos modernos têm sido bastante rudimentares.
Uma rede neural artificial simula o processo de aprendizado que ocorre nos cérebros biológicos, pelo menos até certo ponto. Quando você aprende ou lida com o mundo exterior, as conexões entre as células cerebrais mudam.
Eles formam circuitos e estruturas lógicas, fortalecendo algumas conexões e enfraquecendo outras. À medida que você domina algo, como aprender a dirigir ou jogar tênis, esses circuitos cerebrais se tornam rápidos e eficientes. Eventualmente, você é tão bom em algo que nem precisa pensar em fazê-lo.
Isso é basicamente a mesma coisa isso acontece com um sistema de aprendizado profundo. Ele examina montes de exemplos de algo e depois se torna progressivamente melhor em "entendê-lo".
No caso de deepfakes, o software analisa exemplos da face que você deseja transpor e do vídeo para o qual deseja transpor. Com treinamento suficiente, ele pode finalmente sintetizar um rosto que corresponde aos dados do treinamento e, em seguida, sobrepor-se a qualquer outro rosto.
Qual software é usado para o MakeDeepfakes?
Existem vários aplicativos que permitem às pessoas fazer deepfakes. O FakeApp foi o primeiro aplicativo que conhecemos, destinado a dar às pessoas normais uma chance de criar conteúdo deepfake. O site agora desativado e a busca de uma cópia não é nada fácil.
Os criadores de deepfakes agora passaram amplamente para um aplicativo chamado DeepFaceLab, hospedado no GitHub e gerado um fluxo interminável de tutoriais em lugares como o Reddit.
Criando um Deepfake
Este artigo não pretende ser um tutorial, então ela fornecerá uma visão geral de como os deepfakes são feitos na prática, mas não fornecerá as etapas exatas de como fazer um você mesmo.
Existem algumas razões para isso, mas a principal é que a legalidade de fazer deepfakes é altamente contenciosa. Assim como não forneceríamos as etapas exatas para ajudá-lo a piratear software ou realizar outras atividades ilegais, não daremos instruções passo a passo para fazer deepfakes.
Além disso, o criador do DeepFaceLab lançou um tutorial em vídeo passo a passo pelo software que qualquer um pode acompanhar, caso deseje assumir a responsabilidade por esse risco.
Para obter uma idéia geral de como essas coisas se tornaram boas, Confira este site onde uma nova fotografia de uma pessoa que não existe é gerada quando você atualiza a página.
Nosso objetivo é ajudar você entende a tecnologia, pois é provável que a encontre cada vez mais. Com isso dito, essas são as fases amplas da criação de um deepfake com o DeepFaceLab.
Depois de baixar e descompactar o DeepFaceLaby, você se depara com uma pasta contendo muitas outras pastas e uma série de arquivos em lotes.
Existe uma pasta chamada "espaço de trabalho" que contém os modelos de treinamento, os vídeos de origem e a saída. O DeepFaceLab trabalha com nomes e locais específicos de arquivos, para que os arquivos em lote funcionem. Por exemplo, o arquivo de origem sempre é chamado de "data_src" e o destino é chamado de "data_dst".
Não há interface de software como a maioria das pessoas conhece. Apenas uma lista de arquivos em lote numerados representando as etapas do processo. Primeiro, os vídeos de origem e de destino têm seus quadros extraídos como arquivos de imagem.
Em seguida, várias etapas de análise são executadas, seguidas de treinamento baseado em GPU, em que a rede neural aprende o que precisa sobre os rostos nos dois vídeos para criar um modelo. Finalmente, um novo vídeo composto é produzido.
Uso indevido de Deepfakes
Como mencionamos acima, os deepfakes são muito controversos. Pode violar as leis existentes em alguns países e novas leis estão sendo trabalhadas para lidar com a tecnologia e suas aplicações.
O Deepfakes pode ser usado para criar trotes, como um vídeo de um presidente dizendo coisas loucas. Pode ser usado para inserir pessoas em filmes pornográficos com o objetivo ou assediar ou prejudicá-los.
Como você provavelmente pode imaginar , você pode causar muitos danos com um deepfake convincente e as consequências, se for pego, podem se tornar muito mais graves no futuro próximo.
Questione tudo
Agora que essa tecnologia existe e funciona da mesma forma que isso significa que precisamos olhar para a mídia como vídeos sob uma nova perspectiva. Se alguém distribuir um vídeo nas mídias sociais de uma pessoa famosa ou político dizendo ou fazendo algo polêmico, primeiro você terá que perguntar seo vídeo é até real.
A maioria dos deepfakes mal feitos é obviamente falsa, depois que você sabe o que procurar e já viu alguns. No entanto, em alguns casos, mesmo os olhos treinados podem ter problemas para dizer que algum tipo de manipulação de CG está acontecendo e, à medida que a tecnologia melhora, eventualmente se torna impossível.