热点:AI换脸越来越溜儿 谁能阻止它走向堕落

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原标题: ai越来越变脸，谁能阻止堕落？

deepfake是一种可以把图像和视频中的a脸变成b头的换脸技术。 它的名字是深机器学习和假照片的结合。 这个技术不需要操作者有很深的专业信息，只要收集足够的素材就能完成ai。 deepfake的换脸效果很难真实地辨别真伪，伦理和隐私的问题也很多。

斯特朗和施瓦辛格两个好莱坞顶级流量明星最近是在大屏幕上合体出现的，还是在年上映的《金蝉脱壳》中，没有尽到很多粉丝的意思。 11月22日，据一篇报道，海外视频网站上的名为《step brother》的电影短片利用deepfake技术，将两个巨星的脸换成了两个演员的脸。 而且，脸上的表情很自然，没有痕迹，吓了很多网民:好可怕。 另外，最近的国内热播电视剧《了不起的儿科医生》也采用了这种ai换脸技术。

根据安全分解企业sensity的最新调查结果，自去年12月以来，deepfake的在线假视频数量约每6个月增加一倍，但截至去年6月，假视频达到49081个，比去年7月增加了330%。

deepfake技术越来越容易改变视频的面貌，如何伪装“李鬼”，当务之急是避免成为假视频的“共犯”。

用录像“成为活人”分几步

deepfake技术被称为现代互联网的“易容术”，是比ps更强大的动态换脸技术。 “现在，deepfake技术已经成熟，主要技术分为两个部分，自动编码器和生成与互联网对抗。 ”天津大学智能计算系教授翁仲铭介绍。

自动编码器是神经网络技术，提取一个身体的照片特征，以数字为代表。 但是，在抓住一个身体的脸的特征时，在不能抓住说话、哭、笑等所有状态的特征的情况下，有必要用数字模拟来表现没有的表情。 通过训练，你可以找到数学表现照片特征的最佳编码器。

有编码器就需要解码器，解码器会把一系列数字还原成照片。 不同的解码器可以给演员复原不同的照片具体操作是首先用编码器分别提取小演员和斯坦龙的特征，然后用斯坦龙的解码器复原，得到斯坦龙的脸和小演员的表情。

“deepfake正在设计训练正确的编码器和解码器。 ”翁仲铭介绍说，编码器是拍照的特征，所以基本上一套就可以了。 但是解码器需要训练很长时间。 把一系列的数字特征连接在小演员身上，为了变得相似，需要长期的训练。 例如，要变成斯特朗的脸，需要输入600—3000张照片，花48—72小时训练深度模型。

“需要判别自动编码器制作的照片是否自然，需要生成互联网对策技术”翁仲铭说，这包括两种机器学习模式，分别是为了生成互联网和识别互联网。 生成网络扮演“假人”，模型训练后生成伪造电影。 识别网络扮演了“检查者”，在不知道结果是假的之前不断看假电影。 数据越多，效果越理想，虚拟视频越真实。

换脸的门槛越来越低

其实，这种动态换脸技术最初用于电影的后期制作，但在以前的电影作品中，面部交换操作非常多，非常复杂，只有专业的视频编辑和公共网关接口专家才能完成。 同时，需要大量的时间和精力。

但是，随着deepfake这样的公开和轻量化技术的出现，该技术采用的阈值也越来越低。 特别是设计框架deepfake技术的“大神”在自由共享代码的网站github中加入了代码，使该技术更容易获得。

利用deepfake技术，即使是完全不懂视频剪辑的外行，只要输入一个强大的gpu (图形解决方案)和数百张人物样本图，至少输入一个算法，就可以交换脸，同时也是非常真实的比 “普通人学习一段时间后，就可以完全掌握这项技术了。 ”翁仲铭叹息道。

“现在操作很简单，但用软件实现这个过程非常困难。 》翁仲铭解释说，视频中的人是动态的，例如在60帧( fps )的视频中，每秒更新60次画面，ps的话需要解决60张静止图像，连接其前后形成一个动态图。 一个短篇视频需要几分钟，甚至10分钟以上，如果一分钟解决3600张计算，一分钟的短篇视频也必须解决上万张照片，因此需要强大的计算能力gpu。

翁仲铭认为，近年来，随着gpu的迅速发展，其计算能力变得更强，deepfake技术解决照片也变得越来越轻松，采用变得越来越方便。 这也可能是去年12月以来假录像倍增的原因之一。

用技制技能欺骗“李鬼”还不够

这样强大的“黑科技”使用了最先进的人工智能技术，通过比较简单的计算，有可能用假货生成真正的视频。 但是，deepfake技术在运转几天后被唾弃，在世界范围内被禁止，也是被称为“最坏”的技术。

因为太撒谎了，其破坏力无法估量。 事实表明，人们的担心不是杞人忧天。 deepfake出道的是将《神奇女侠》盖尔后卫的脸嫁接给成人电影的女主角。 另外，deepfake制作的假录像引起了刑事事件，卷入了政治纠纷。

但是，完美的技术也不完美。 专家们提出了几种识别改变deepfake脸的视频的方法。 例如，眨眼率，用deepfake创建的对象眨眼率比普通人少。 声音和嘴唇运动的同步状况感情不合的模糊痕迹，画面停止或变色。 但是翁仲铭说，这些做法可以通过deepfake加强样本的学习来应对，迟早可以用deepfake技术制作人类肉眼无法识别的“假面”。

“很多人考虑用ai对抗ai”。 翁仲铭表示，美国国防部开发了世界上第一个“反ai变脸刑检查工具”，专门用于ai变脸检查和换脸假技术。 但是，人工智能基金的研究副主席戴普承认，目前deepfake检查算法的准确率将达到97%，但由于网络规模非常大，余下的3%依然具有破坏力。

现在有识别deepfake脸的新构想。 称为生物取证。 这项技术根据分辨率、三维新闻、眼睛的运动等来区分真伪。 因为拍摄的照片的分辨率和直接从人类那里拍的照片的质量、分辨率不同。

“整个算法遵循的注意规则是生物信号还没有留在假视频中，这些信号在生成噪声时也生成了不同的标志。 》翁仲铭解释说，换句话说，假视频中显示的“人”没有表现出与实际视频中的人相似的心率模式。 这样可以找到每个生成模型的唯一签名(标志)。 有趣的是，无论遮挡照明条件如何变化，这些标志都不存在于实际影像中。 利用这些标识，可以找到假影像背后的生成模型，相反可以提高整体的假影像检测精度。

“道高一尺魔高一丈，利用deepfake技术的人也在持续改善改变脸的水平，所以从长期来看，必须寻找更有力的方法来维持和说明社会交流媒体新闻的真实性。 现在，很少工具能让网民确信网上看到的新闻来源是可靠的，没有被篡改。 ”翁仲铭强调，要改善这种状况，需要从实名制等视频发布源进行管理，加强立法，增加网络警察巡逻等，严厉打击这种虚假行为。 (陈曦)

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