“移花接木”的AI換臉,“眼見為實”還可信嗎?
DeepFakes的技術(shù)原理
DeepFakes的核心是一個“自動編碼器”,這個“自動編碼器”實際上是一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它能夠接收數(shù)據(jù)輸入,并將其壓縮成一個小的編碼,然后從這個編碼中重新生成原始的輸入數(shù)據(jù)。
在這個標(biāo)準(zhǔn)的自動編碼器設(shè)置中,網(wǎng)絡(luò)將嘗試學(xué)習(xí)創(chuàng)建一個編碼,從中網(wǎng)絡(luò)能夠重新生成輸入的原始圖片。只要有足夠多的圖像數(shù)據(jù),網(wǎng)絡(luò)就能學(xué)會創(chuàng)建這種編碼。
DeepFakes讓一個編碼器把一個人臉壓縮成一個代碼和兩個解碼器,一個將其還原成人物A(Fallon),另一個還原成人物B(Oliver)。下面的圖能夠幫助你理解:
在這個案例中,使用的編碼器是一樣的,但是Fallon和Oliver的解碼器是不同的。在訓(xùn)練的過程中,輸入的人臉會被扭曲,從而模擬一個“我們希望得到這樣的人臉”的概念。
下面將介紹算法訓(xùn)練的三個步驟:
1. 首先,我們給編碼器輸入了一張Jimmy扭曲臉的圖片,并嘗試用解碼器A來重新還原他的臉,這就使得解碼器A必須要學(xué)會在紛繁復(fù)雜的圖片中識別并且還原出Jimmy的臉。
2. 然后,把Oliver扭曲臉的圖片輸入至同一個編碼器,并用解碼器B來還原Oliver的臉。
3. 我們不斷重復(fù)上面的操作,直到兩個解碼器能夠分別還原出兩個人的臉,同時編碼器也能夠?qū)W會通過抓取人臉關(guān)鍵信息,從而分辨出Jimmy和Oliver的臉。
等到以上的訓(xùn)練步驟都完成以后,我們就能把一張Jimmy的照片輸入至編碼器,然后直接把代碼傳輸至解碼器B,將Jimmy的臉換成Oliver的臉。
這就是我們通過訓(xùn)練模型完成換臉的全過程。解碼器獲取了Jimmy的臉部信息,然后把信息交給解碼器B,這時候解碼器B會作出這樣的反應(yīng):“這又是一條干擾信息,這不是Oliver的臉,那么我就把你換成Oliver吧。”
一條算法僅通過觀察許多圖片就能夠再次生成、還原這些圖片,這聽起來挺不可思議的,但DeepFakes確確實實做到了,而且效果還相當(dāng)不錯。
用AI假里辨真
如何辨別“AI換臉術(shù)”?值得慶幸的是,科學(xué)界正在應(yīng)對這個問題,而主要“殺手锏”是運用AI技術(shù)假里辨真。
紐約州立大學(xué)奧爾巴尼分校教授呂斯衛(wèi)領(lǐng)導(dǎo)的團隊發(fā)現(xiàn)了偽造視頻的漏洞:假臉極少甚至不會眨眼,因為它們都是使用睜眼的照片進行訓(xùn)練的。
研究人員表示,偽造視頻往往忽略了“自發(fā)的、無意識的生理活動,例如呼吸、脈搏和眼球運動”。呂斯衛(wèi)說:“因此,缺少眨眼是判斷一個視頻真假的好方法之一!
這種作為“反AI變臉”技術(shù)通過有效預(yù)測眼睛的狀態(tài),準(zhǔn)確率達99%。此項研究已由美國國防高級研究計劃局資助,作為甄別媒體假新聞,推進媒體取證計劃的一部分。
在偽造視頻的后期處理中手動添加眨眼,其實并非一個巨大挑戰(zhàn),而且一些偽造視頻已包含眨眼。從長遠來看,實際上這是一場通過AI制作假視頻和檢測假視頻之間的持續(xù)戰(zhàn)斗。
此外,還有專家指出,“通過強制記錄照片和視頻拍攝的時間、地點,既在區(qū)塊鏈上記錄照片和視頻不可篡改的時空戳方法,也可進行鑒別”。
至于大家很關(guān)心的問題,目前的人臉識別技術(shù)還安全嗎?畢竟很多手機都是人臉解鎖、而且支持人臉支付。對此,專家表示,目前人臉識別活體檢測技術(shù)能夠毫秒級辨別,成功率高達99.9%,防控技術(shù)還是有的,大家無需過于擔(dān)憂。
AI面前,人類必須保持敬畏之心?萍嫉耐黄婆c進步是無罪的,關(guān)鍵要看我們?nèi)绾稳ダ盟。作為研發(fā)者和使用者,堃乾智能呼吁,我們不僅應(yīng)該關(guān)注科技進步的最新風(fēng)向,同時也應(yīng)該關(guān)注技術(shù)與社會的融合趨勢,在眾多方向之中,摸準(zhǔn)市場的痛點,潛心優(yōu)化,快速布局。AI換臉技術(shù)究竟會走向何方,我們且靜觀其變。
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