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人工智能AI

教你一招,几秒钟分清“AI换脸”真假,准确率99%!

1987web2023-07-10人工智能AI76
原题为《反AI变脸技术通过有效预测眼睛的状态,准确率达99%AI换脸也有bug,看看人物眨没眨眼》

原题为《反AI变脸技术通过有效预测眼睛的状态,准确率达99% AI换脸也有bug,看看人物眨没眨眼》

近日,知名视频网站blibli流传出一段视频:电影《射雕英雄传》(1994年版)朱茵主演的黄蓉被视频制作者通过AI换脸术处理成了杨幂的脸,神态表情如同朱茵饰演的黄蓉一样生动俏皮,毫无违和感,顿时引起网民热议,以至于微博话题点击量飙升至1.1亿。

所谓AI换脸术,是基于人工智能的人体图像合成技术,生成的假脸(通称DeepFake)。那么,这个技术是怎么做到如此出神入化?它给人们的生活会带来哪些利与弊?有何办法对其辨别?避免潜在风险?

原版朱茵

杨幂

强调以假乱真

让黄蓉秒变脸的视频制作者表示,这么做仅是用于技术交流。其实,AI换脸技术已然在我们身边荡起涟漪。

今年春节期间,科幻影片《疯狂的外星人》中外星人逼真的神态表情,是由演员徐峥通过动作捕捉出演完成;美国动作电影《阿丽塔》用AI科技加持,为观众呈现闪亮大眼的战斗萝莉阿丽塔动感十足;经典影片《速度与激情7》中,AI换脸还原了因车祸意外去世的主演保罗·沃克的音容笑貌,让整部影片多了一丝你永远与我们同在的温暖。

不同于戏曲换脸的变幻,AI换脸术强调以假乱真。简单说,AI换脸就是将目标人物各个角度的人脸照片一帧帧贴在被换对象的视频画面上,生成假脸视频,倘若能达到朱茵or杨幂?傻傻分不清!的效果,即大功告成。

从技术层面讲,首先要进行数据采集,捕捉不同的脸姿态、表情、角度和光照的人脸图片;再者进行数据处理,包括采集数据标准化及分割算法处理等;硬件上需要一个较好的GPU,家用计算机可能会吃力一些,制作需要几个小时甚至数十小时,但是现在已有许多插件可以辅助。为2019年央视网络春晚提供虚拟主持人技术支持的偶邦公司创始人郑毅告诉科技日报记者。

有坏孩子之嫌

AI换脸术从其命名为DeepFake起,恐怕已有坏孩子之嫌。

据说,DeepFake原本是一个用户的名字,他将《神奇女侠》主角盖尔·加朵的脸嫁接到另一张脸上,后被这位女演员及其律师起诉,但无奈尚没有相关法律条文对其问责,由此DeepFake反而因为创新之举一炮走红,成为AI换脸术代言人。

在某些重大政治场合,以假乱真的假新闻对于民众的误导,带来的负面影响是不可估量的。2018年5月,美国总统特朗普宣布中止全球气候变化协议,随后被比利时某政党利用DeepFake篡改,做了一个特朗普宣告比利时政府也应退出的假视频,引起比利时民众的公愤。可以想像,如果类似的假视频被用在投票、骚乱、战乱误导民众,煽风点火,后果可能是灾难性的。

此外,DeepFake也有道德隐患。现在很多明星已躺枪,包括艾玛·沃特森、斯嘉丽·约翰逊、瑞汉娜等好莱坞影星、歌星,被换脸后的视频上传到成人视频网站,以假乱真的换脸技术,要面临社会很大的道德争议。

有外媒称:这种技术再次提醒我们,在这个数字时代,任何事情都不能盲目地看表面,因为那张脸可能是在欺骗你。

用AI假里辨真

如何辨别AI换脸术?值得庆幸的是,科学界正在应对这个问题,而主要杀手锏是运用AI技术假里辨真。

纽约州立大学奥尔巴尼分校教授吕斯卫领导的团队发现了伪造视频的漏洞:假脸极少甚至不会眨眼,因为它们都是使用睁眼的照片进行训练的。

研究人员表示,伪造视频往往忽略了自发的、无意识的生理活动,例如呼吸、脉搏和眼球运动。吕斯卫说:因此,缺少眨眼是判断一个视频真假的好方法之一。

这种作为反AI变脸技术通过有效预测眼睛的状态,准确率达99%。此项研究已由美国国防高级研究计划局资助,作为甄别媒体假新闻,推进媒体取证计划的一部分。

在伪造视频的后期处理中手动添加眨眼,其实并非一个巨大挑战,而且一些伪造视频已包含眨眼。从长远来看,实际上这是一场通过AI制作假视频和检测假视频之间的持续战斗。吕斯卫说。

此外,郑毅提出,通过强制记录照片和视频拍摄的时间、地点,既在区块链上记录照片和视频不可篡改的时空戳方法,也可进行鉴别。

然而,公共科学研究犹如一把双刃剑:骗子一旦了解其骗局是如何被识破的,就可以对算法进行相应调整。道高一尺魔高一丈,从这个意义上讲,他们已经占上风,最终很难说哪一方会获胜。吕斯卫指出。

(科技日报)

人物太惊悚

网剧《三千鸦杀》近日在多家视频网站播出,作为一部根据知名网络小说改编的古装仙侠剧,其上线前还是有不少原著粉表示坐等和期待的。不过,新剧播出没多久,大家就发现剧中一位配角青青的脸着实有些奇怪。整个人物看上去头和脖子接不上,脸的边缘也像被放大过。

青青只是配角,有媒体统计,已经播出的前8集里,这个角色出现的镜头加起来也不超过10分钟。但是由于换头效果太过惊悚,包括说话、行动时整个人物看上去都十分诡异,《三千鸦杀》换头失败还是引发观众热议。

根据网友考据,剧中青青的角色原本由演员刘露出演,但在该剧杀青半年后,刘露因一起公共事件成为劣迹艺人,如今替代刘露出演青青一角的是演员张鼎鼎。在张鼎鼎的个人微博中,针对换脸一事并无正面回应,但她在微博上传了本人正常的照片,针对网友一则姐姐好漂亮,AI那个换的太差了的评论,张鼎鼎回复了一个哭泣的表情。

“AI换脸”后人物太惊悚,成片效果差或因这一点

国产剧技术性换头并不是新鲜事,但近期一部刚刚上线不久的网剧,因为换脸效果太过惊悚,还是让不少观众惊着了。

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  • AI 伪造图像与视频,,即 Deepfake,在近年迎来一波发展高潮。在本文中,我们将深入探究这段历史,并回顾期间的一个个重要里程碑。

    上图中的人脸有什么共同点?答案是:没有共同点。它们都是由 AI 虚构而来。更确切地说,它们是由 AI 从几百万张像素图片中总结学习而来,最终创作出了难辨真伪的结果。

    顺带一提,这些图片是在thispersondoesnotexist.com 网站上创建的。这款工具使用门槛极低,会用鼠标就能玩明白。不光能生成人,生成小猫图片也是不在话下。

    而这种高质量伪造图像的背后,依托的是生成对抗网络(GAN)技术。这类网络由两个 AI 代理组成:其一负责伪造图像,另一个则负责检测图像是否真实。如果代理发现了伪造品,则伪造 AI 会继续提升水平、再接再厉。

    通过这样的方式,两个代理在训练过程中各自积累起更强大的能力。于是,伪造 AI 最终就能创造出人类几乎无法分辨的虚构图像。

    GAN 和 GAN,那可大不一样

    在实践当中,原始 GAN 的输出结果和当前 GAN 变体的输出结果其实大不一样。

    最近刚刚出任苹果公司 AI 负责人的 Ian Goodfellow 曾在 Twitter 发表了一篇文章,谈到 deepfake 技术过去几年的发展历程。这位 Goodfellow 非同小可,正是公认的首位 GAN 过程发明者。

    聊聊这四年半里,GAN 在人脸生成方面的进展: https://t.co/kiQkuYULMC https://t.co/S4aBsU536b https://t.co/8di6K6BxVC https://t.co/UEFhewds2M https://t.co/s6hKQz9gLzpic.twitter.com/F9Dkcfrq8l – Ian Goodfellow (@goodfellow_ian) 2019年1月15日

    GAN 发展简史

    查阅 Goodfellow 链接中的学术论文,就能清楚看到 deepfake 技术是如何在新型 AI 架构、大规模数据集以及更强算力的协同支持之下,一步步快速发展的:

    2014 年:Deepfake 的诞生元年

    Goodfellow 与同事发表了全球首篇介绍 GAN 的科学论文,这也代表着 GAN AI 的诞生。正是 GAN 的出现,才一步步催生出我们如今所熟知的 deepfakes。

    早在 2014 年,就有迹象表明 GAN 有望生成仿真度极高的人脸。

    2015 年:GAN 更上一层楼

    研究人员开始将 GAN 与经过图像识别优化的多层卷积神经网络(CNN)相结合。CNN 能够并行处理大量数据,而且在显卡上的运行效率特别高。这一组合取代了以往较为简单的 GAN 代理驱动网络,也让生成结果的可信度迈上新的台阶。

    卷积网络的结构越复杂,生成的伪造人脸就越可信。但 2015 年时,写实风格的图像还没有出现。

    2016 年:Deepfake 眼镜与人脸处理

    研究人员把两个 GAN 结合了起来:不同网络的代理之间能够相互共享信息。通过这种方式,双方就能开展并行学习。

    每个代理都会稍微修改学习数据。例如,其中一个代理可以分别生成戴太阳镜和不戴太阳镜的人脸。这时候,生成的人脸已经更加可信,但一眼假的情况仍然没有消失。

    借助耦合 GAN,伪造人也可以戴上太阳镜或者佩戴珠宝首饰。但这些人脸本身仍然存在很多瑕疵,一眼假问题继续存在。

    2017 年:英伟达推动质量飞跃,第一段 deepfake 视频出炉

    英伟达研究人员成功解决了以往 GAN 中的一个主要问题,由此推动质量迎来重大飞跃:

    由于图像分辨率越低、检查代理就越难判断内容的真伪,所以生成代理往往倾向于产出模糊不清的图像——毕竟越清晰、越容易出错嘛。看来 AI 也是相当鸡贼。

    AI换脸术「Deepfakes」8年进化史