Эта статья была изначально создана "AI Frontline", оригинальная ссылка:Дипфейки Евангелия отаку с открытым исходным кодом
Редактор планирования｜Тина
Автор｜ММА ГРЕЙ ЭЛЛИС
Сборник | Дебра, Винсент
Редактор | Эмили
Руководство по передовой ИИ:”Интернет имеет тенденцию производить некоторые плохие побочные продукты, такие как фейковые новости, которые вывели Facebook на передний план, и недавний бум поддельных порновидео с использованием ИИ. Некоторые люди используют технологию искусственного интеллекта машинного обучения, чтобы поменять местами лица звезд с лицами исполнителей порнографических видео, что может почти создать эффект подделки.Такие актеры, как Дейзи Ридли, Галь Гадот, Скарлетт Йоханссон и Тейлор Свифт, все первые дни этой технологии. .жертва. Теперь кто-то сделал приложение, и его исходный код был открыт на GitHub. Это значительно снижает планку для этой технологии и, несомненно, позволит этим фейковым видео распространяться шире. Однако закон не распространяется на потерпевших, когда изображения лиц обычных людей используются в поддельных порнографических видеороликах.Почему? "
Инструмент с открытым исходным кодом GitHub подделывает дипфейки
Вы должны помнить, что лицо «Чудо-женщины» Галь Гадот было наклеено на лицо героини любовного боевика, что заставило бесчисленное количество богинь отаку «взлететь», как только новость вышла в Интернет, вызвала настоящий ажиотаж. Понятно, что кинокомпания использует эту технологию глубокого обучения, называемую дипфейком.Первоначальная цель этого инструмента — идентифицировать и обмениваться фотографиями и изображениями лиц людей в видео (вдохновленными суперпопулярными на Reddit).Неописуемые дипфейки сообщества), но есть такая группа беспокойных людей, которые должны использовать технологию, которая должна хорошо использоваться в некоторых таинственных областях, ╮(╯▽╰)╭ для того, чтобы снимать и смотреть фильмы. Им действительно трудно прилагать большие усилия.
Хотя и раньше были некоторые приложения, которые могли делать такие видео, но теперь программисты также могут изучать код дома, делать это самостоятельно, добывать еду и одежду и получать более «идеальный» опыт (мозаика здесь). Как это сделать? Вот практическое руководство:
Обзор
В проекте несколько записей, что вам нужно сделать:
- Соберите фотографии (или используйте фотографии, представленные в обучающих данных ниже)
- Извлечение лицевых изображений из исходных фотографий
- Обучите модель на фотографии (или используйте модель, представленную в данных для обучения ниже)
- Преобразование исходного кода с использованием модели
извлекать
Запустите извлечение python faceswap.py в вашей папке. Этот шаг поместит изображения из файла src в папку извлечения.
тренироваться
Запустите обучение python faceswap.py в вашем установочном файле. На этом шаге модель обучается сохранять два набора фотографий в папку модели.
конвертировать
Запустите преобразование python faceswap.py в вашем файле. На этом шаге фотографии из исходной папки будут применены к измененной папке.
Общие замечания:
Все упомянутые скрипты идут с опцией -h/--help, как и библиотеки, которые можно получить. Ты достаточно умен, чтобы понять, как это работает, верно? Примечание. Конвертация видео еще не началась. Вы можете использовать MJPG для преобразования видео в фотографии, обработки изображений и преобразования изображений обратно в видео.
тренировочные данные
Вот весь пакет с тренировочными изображениями и уже обученной моделью (~ 300 МБ):
Нажмите на file.com/ Боюсь, 7, 3, 0 и 5 не голодны/…
Как создать и запустить эту программу
Создайте
разветвите библиотеку установки, настройте свою собственную среду и запустите ее с помощью Dockerfile. Или вы можете вручную установить зависимости в Dockerfiles. видимый
../blob/master/INSTALL.md и ../blob/master/USAGE.md
Изучите основы настройки virtualenv и запуска программы.
Для лучшей производительности вам также понадобится современный графический процессор с поддержкой CUDA.
Уведомление:
- Повторное использование существующей модели намного быстрее, чем обучение с нуля.
- Если у вас недостаточно обучающих данных, начните с изображений похожих людей, а затем преобразуйте данные.
Docker
Если вы предпочитаете использовать Docker, вы можете запустить программу с помощью:
Создать: docker build -t deepfakes.
бегать:
docker run --rm --name deepfakes -v [src_folder]:/srv -it deepfakes bash. бить
Можно заменить командной строкой. Обратите внимание, что файл Dockerfile не отвечает всем требованиям, поэтому он может привести к сбою некоторых команд Python 3. Также обратите внимание, что у него нет вывода графического интерфейса, поэтому train.py может не отобразить изображение. Вы можете аннотировать это или сохранить как файл.
Как внести свой вклад
Люди, интересующиеся генеративными моделями
Добро пожаловать в "faceswap-model", чтобы обсудить/предложить/отправить альтернативы текущему алгоритму.
Разработчики
- Прочтите этот README полностью
- форк-библиотека
- Скачать данные по ссылке ниже
- попробуй
- Просмотрите темы с тегом 'dev'
- Для разработчиков, больше интересующихся компьютерным зрением и openCV, перейдите к темам с тегом «opencv». , или не стесняйтесь добавлять свои собственные альтернативы/улучшения
Продвинутые пользователи, не связанные с разработкой
- Прочтите этот README полностью
- форк-библиотека
- Скачать данные по ссылке ниже
- попробуй сыграть
- Просмотр тем, помеченных 'advuser'
- Перейдите на «facewap-playground» и посмотрите, поможет ли это другим
конечный пользователь
- Иди сюда, чтобы получить код, если вы хотите играть, вы можете сделать это сами
- Вы также можете пойти на «игровую площадку для лица» и помочь другим или получить помощь от других.
- Потерпи. Это также относительно новая технология для разработчиков.
- Обратите внимание, что все проблемы, связанные с выполнением кода, должны быть раскрыты в проекте «faceswap-playground»!
Противник
- Прости, у меня нет на тебя времени
Что это за база данных?
Это база данных, открытая для активных пользователей.
Почему эта библиотека?
Библиотека joshua-wu, кажется, не очень активна. Как и отсутствие http:// перед URL, эта проблема до сих пор не решена.
Почему это называется «deepfakes», а не /u/deepfakes?
- Потому что рано или поздно по мере роста количества проектов эта проблема возникнет.
- Потому что вся слава достается /u/дипфейкам
- Потому что это сблизит участников и пользователей.
О машинном обучении
Как компьютер распознает/формирует лицо? Как работает машинное обучение? Что такое нейронная сеть?
Ответ на этот вопрос сложен. Следующие видео помогут вам лучше понять машинное обучение:
Законы не могут помочь жертвам поддельных видео?
Некоторые люди спросят, не будут ли люди привлечены к ответственности за использование изображений других людей для создания таких видео и изображений? Однако на самом деле закон может и не наказывать такое поведение. Почему это?
По словам Мэри Энн Фрэнкс, профессора юридического факультета Университета Майами, ее предыдущая работа, направленная на определение характеристик сексуальных преступлений, может не помочь жертвам порнографии с использованием ИИ. Фрэнкс создал большинство существующих законов США, криминализирующих недобровольную порнографию.
Дело не в том, что Фрэнкс и законодатели не учитывают неразумность манипулирования чужими изображениями, а в том, что все действующее законодательство исходит из того, что принудительная порнография нарушает частную жизнь жертвы. Но обмен изображениями лица с помощью технологии ИИ не является вторжением в частную жизнь, потому что, в отличие от обнаженных фотографий и т. д., сама видеозапись является подделкой. Вы не можете подать в суд на кого-то за то, что он раскрыл что-то личное, чего не было в вашей жизни.
Более того, создатели этих роликов лукавят и используют некоторые навыки обработки, чтобы уйти от судебного преследования.
Похоже, что закон не может достучаться до жертв, так что решения нет? ответ отрицательный. Например, знаменитости могут подать в суд из-за незаконного использования прав на портреты в коммерческих целях. Но обычному человеку лучше пройти Закон о репутации. Когда Фрэнкс поняла, что закон о порнографии не содержит положения о фальшивых изображениях, она предложила законодателям внести поправки в закон о диффамации, чтобы решить эту проблему, но особого прогресса не произошло.
В долгосрочной перспективе наиболее реальный способ решить эту проблему — начать с прорывной технологии, приложения. Закон о Федеральной торговой комиссии США запрещает «ненадлежащее или вводящее в заблуждение поведение в коммерческой деятельности или влияющее на нее». "Если мы немного подумаем об этом, разработчик приложения, вероятно, будет нести некоторую ответственность. Это приложение преобразует данные одного человека в чужие данные" (Google нарушил то же самое в 2013 году. Положения).
Кроме того, корпоративные организации также могут внести свой вклад, например, Google заявил, что будет изолировать невольные порнографические результаты поиска от имени жертвы.
Точно так же онлайн-платформы могут усилить свои репрессии, по крайней мере, путем ложной маркировки поддельных видео. Кроме того, «использование искусственного интеллекта для обнаружения этих отредактированных порновидео — это проще простого», — говорит Джен Голбек, ученый-компьютерщик из Университета Мэриленда.
В свете этого проверка подлинности (или отсутствия таковой) видео будет становиться все более важной по мере распространения технологии.
последствия
Эта статья также вызвала бурные дискуссии среди пользователей сети на Reddit.Многие люди обеспокоены этическими и юридическими проблемами, вызванными этой технологией, но есть также много людей, которые верят в потенциальную ценность этой технологии и надеются, что эта технология не будет б/у негативные новости. Ниже приведены некоторые избранные комментарии пользователей сети, которые примерно отражают две противоположные точки зрения:
Нетизен 1: Порногейт — это всего лишь поверхностная проблема. Эта новаторская технология находится на грани прорыва, и она будет развиваться намного быстрее, чем мы могли себе представить, поэтому подумайте о том, что возможно в будущем и что она принесет. Спасибо.
Re: В будущем один человек может играть в спектакле, звезды могут перестать играть, они могут позволить играть Джо Шмо, а затем прилепить к нему лицо звезды.
Нетизен 2: Как вы думаете, будут ли какие-то прорывы?
Ответ 1: Подобно тому, как фальшивые новости могут распространять фальшивые записи, представьте фальшивое видео, где Хиллари шутит о получении взятки от инвестиционного банка, или Путин признается, что украл ее электронные письма. Трудно доказать, правда это или ложь.
Ответ 2: Да, алгоритм смены лица действительно интересен, я думаю, как и в случае с оригинальной технологией преобразования изображений, в будущем люди разработают больше технологий для отслеживания такого рода информации.
Нетизен 3: В ближайшие несколько лет все видео- и аудиоматериалы в суде станут ненадежными. По крайней мере, в умах людей всегда будут сомнения в истинности вопроса.
Нетизен 4: Я думаю, это хороший пример того, как ИИ повлияет на нашу жизнь в будущем. Возможно, роль ИИ в будущем — не робот, подобный Терминатору, а технологический прорыв, который окажет глубокое влияние на человеческую мораль и социальную структуру.
Нетизен 5: Я вижу, что многие из вас обеспокоены моральными и юридическими последствиями, я единственный, кто думает, что это круто? Технология потрясающая, технология бесшовной модификации просто идеальна, это все, что имеет значение, не так ли?
Оригинальная ссылка:
- GitHub.com/deep fake is/published…
- воооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооооо
- woohoo.wired.com/story/face-…
Для большего содержания сухих товаров вы можете обратить внимание на AI Frontline, ID:ai-front, фоновый ответ "AI", "TF", "Большие данные«Вы можете получить серию мини-книг в формате PDF и карт навыков «AI Frontline».