최근에 인터넷 라운드 을 수행하는 Nicholas Cage의 얼굴이 다른 캐릭터에게 바뀐 비디오를 보셨을 것입니다. 아니요, 영화의 얼굴 / 끄기 클립을 의미하지는 않습니다. 이것은 니콜라스 케이지가 확실히 재생하지 않은 다양한 영화의 장면이지만 실제로는 매우 설득력이 있습니다. 그들은 어떻게 이것을 풀었 을까요?
답은 "마술"이 아니라 "딥 페이크"라고 불리는 기술이며 다양한 산업과 지역 사회에 상당히 큰 영향을 미치고 있습니다.
“Deepfake”란 무엇입니까?
'딥 페이크 (deepfake)'라는 단어는 '딥 러닝 (deeplearning)'이라는 용어와 "가짜 (fake)"라는 용어에서 비롯된 것입니다. 딥 러닝은 기계 학습의 전문화 된 지점으로, 다시 인공 지능의 전체 영역의 일부입니다.
컴퓨터에서 실제 데이터의 대량 데이터를 처리하고 분석 할 수있는 컴퓨팅 성능의 급격한 증가와 새로 발견 된 방법 세상에서 컴퓨터는 이제 우리 대부분이 상상할 수 없었던 일을 갑자기 할 수 있습니다. 딥 페이크는이 기술을 적용하여 사람의 이미지를 합성하여 사람들이 한 번도 말하지 않은 것들의 사진이나 비디오를 만듭니다.
딥 페이크 기술은 어떻게 작동합니까?
딥 페이크 방법을 뒷받침하는 딥 러닝은 신경망 시뮬레이션을 현대적인 대규모 데이터 세트에 적용하는 방법을 설명합니다. 신경망은 새로운 개념이나 기술은 아니지만, 근래까지는 아주 기초적이었습니다.
인공 신경망은 생물학적 뇌에서 일어나는 학습 과정을 적어도 어느 정도 시뮬레이션합니다. 외부 세계를 배우거나 다루면 뇌 세포 사이의 연결이 바뀝니다.
회로와 논리 구조를 형성하여 일부 연결을 강화하고 다른 연결을 약화시킵니다. 테니스 운전이나 학습을 배우는 것과 같은 무언가를 마스터하면 그 두뇌 회로는 빠르고 효율적이됩니다. 결국 당신은 그것에 대해 생각할 필요조차없는 것을 아주 잘합니다.
본질적으로 동일합니다 이는 딥 러닝 시스템에서 발생합니다. 그것은 어떤 예의 더미를 본 다음“이해”에 대해 점진적으로 나아집니다.
딥 페이크의 경우, 소프트웨어는 바꾸려는 얼굴의 예와 바꾸려는 비디오의 예를 살펴 봅니다. 충분한 훈련으로 훈련 데이터와 일치하는 얼굴을 합성 한 다음 다른 얼굴에 매끄럽게 오버레이 할 수 있습니다.
딥 페이크를 만드는 데 어떤 소프트웨어가 사용됩니까?
사람들이 딥 페이크를 만들 수있는 응용 프로그램. FakeApp은 우리가 알고있는 첫 번째 앱으로 일반 사람들에게 딥 페이크 컨텐츠를 만드는 것을 목표로합니다. 이제는 웹 사이트가 없어지고 사본을 찾는 웹 사이트가 전혀 쉽지 않습니다.
딥 페이크 제작자는 이제 GitHub에서 호스팅되고 생성 된 DeepFaceLab 응용 프로그램으로 이동했습니다. Reddit과 같은 곳에서 끝없이 진행되는 튜토리얼입니다.
딥 페이크 만들기
이 기사는 튜토리얼을위한 것이 아니므로 실제로는 딥 페이크를 만드는 방법에 대한 개요를 제공하지만 직접 만드는 방법에 대한 정확한 단계는 제공하지 않습니다.
이에 대한 몇 가지 이유가 있지만, 가장 큰 이유는 딥 페이크를 만드는 합법성이 매우 논쟁의 여지가 있다는 것입니다. 해적 소프트웨어 나 다른 불법 활동을 돕는 데 필요한 정확한 단계를 제공하지 않았 듯이, DeepFake의 실제 제작자는 단계별 지침을 제공하지 않습니다.
DeepFaceLab의 실제 제작자는 단계별 비디오 자습서 는 누군가가 따라갈 수있는 소프트웨어에 대해, 그러한 위험에 대해 책임을 져야 할 경우에 사용합니다.
이 자료가 얼마나 좋은지 간략히 설명하려면 페이지를 새로 고침 할 때 존재하지 않는 사람의 새 사진이 생성되는 3
우리의 목표는 당신은 시간이 지남에 따라 점점 더 많은 기술을 접하게 될 것이기 때문에 기술을 이해하고 있습니다. 다른 많은 폴더와 일련의 배치 파일이 들어있는 폴더입니다.
훈련 모델, 소스 비디오 및 출력을 포함하는 "작업 공간"이라는 폴더가 있습니다. DeepFaceLab은 특정 파일 이름과 위치를 사용하여 배치 파일이 작동 할 수 있도록합니다. 예를 들어 소스 파일은 항상 "data_src"이고 대상은 "data_dst"입니다.
대부분의 사람들이 알고있는 소프트웨어 인터페이스는 없습니다. 프로세스 단계를 나타내는 번호가 매겨진 배치 파일 목록입니다. 먼저 소스 및 대상 비디오의 프레임이 그림 파일로 추출됩니다.
그런 다음 몇 가지 분석 단계를 수행 한 후 GPU 기반 교육을 수행합니다. 여기서 신경망은 모델을 구축하기 위해 두 비디오의 얼굴에 필요한 것을 학습합니다. 마지막으로 새로운 컴포지트 비디오가 제작됩니다.
딥 페이즈 오용
위에서 언급했듯이 딥 페이크는 매우 논쟁의 여지가 있습니다. 일부 국가에서는 기존 법률을 위반할 수 있으며 새로운 법률은 기술 및 해당 응용 프로그램을 다루는 작업에 속합니다.
딥 페이크는 미친 말을하는 대통령의 비디오 와 같은 훅스를 만드는 데 사용될 수 있습니다. 사람들을 괴롭 히거나 해를 입히거나 목적으로 포르노 영화에 사람들을 삽입하는 데 사용할 수 있습니다.
아마도 상상할 수 있듯이 , 설득력있는 딥 페이크로 많은 피해를 입을 수 있으며 가까운 시일 내에 잡히면 결과가 훨씬 더 심해질 수 있습니다.
질문 모든 것
이 기술이 존재합니다. 작동하는 것처럼, 그것은 우리가 완전히 새로운 시각에서 비디오와 같은 미디어를보아야한다는 것을 의미합니다. 다른 사람이 유명한 사람이나 정치인의 소셜 미디어에서 비디오를 배포하여 논란의 여지가 있거나 말을하는 경우 먼저비디오는 실제입니다.
완벽하게 수행되지 않은 딥 페이크는 명백히 가짜 일 것입니다. 그러나 어떤 경우에는 훈련받은 눈조차도 일종의 CG 조작이 발생한다고 말하는데 어려움을 겪을 수 있으며 기술이 향상됨에 따라 결국 불가능할 것입니다.