区块链|深度换脸技术将带来哪些挑战？我们又该如何检测深度欺诈呢？( 二 )
简而言之 ， 自动编码器将捕获一个人的面部表情并将其映射到另一个人的面部 。
训练Deepfake自动编码器
Deepfake的概念非常简单 。但是培训它需要付出很大的努力 。假设您要创建一个Forrest Gump的Deepfake版本 ， 该版本由John Travolta代替Tom Hanks担任主角 。
首先 ， 您需要为演员（John Travolta）和目标（Tom Hanks）自动编码器组合训练数据集 。这意味着收集每个人的数千个视频帧并裁剪它们以仅显示脸部 。理想情况下 ， 您必须包含来自不同角度和光照条件的图像 ， 以便您的神经网络可以学习编码和传递人脸和环境的细微差别 。因此 ， 您不能只拍摄每个人的一个视频并裁剪视频帧 。您必须使用多个视频 。有一些工具可以使裁剪过程自动化 ， 但是它们并不完美 ， 仍然需要手动操作 。
对大型数据集的需求是为什么您看到的大多数Deepfake视频都以名人为目标的原因 。除非您有数小时的邻居视频在不同的设置中 ， 否则您无法创建对象的假货 。
收集数据集后 ， 您将必须训练神经网络 。如果您知道如何编码机器学习算法 ， 则可以创建自己的自动编码器 。或者 ， 您可以使用Deepfake应用程序（例如Faceswap） ， 该应用程序提供直观的用户界面 ， 并随着神经网络训练的进行显示AI模型的进度 。
根据您使用的硬件类型 ， 深度培训和生成可能需要数小时到数天的时间 。该过程结束后 ， 您将获得Deepfake视频 。有时结果不是最佳的 ， 甚至延长培训过程也不会提高质量 。这可能是由于不良的训练数据或选择的深度学习模型配置错误造成的 。在这种情况下 ， 您需要重新调整设置并从头开始重新训练 。
在其他情况下 ， 可以使用Adobe After Effects中的某些VFX工作来消除小故障和伪影 。
无论如何 ， 在当前阶段 ， 深造不是一个点击过程 。它们已经变得更好了 ， 但是仍然需要大量的手动工作 。
检测伪造品
操纵视频并不是什么新鲜事 。电影制片厂已经在电影院中使用它们数十年了 。但是以前 ， 他们需要专家的巨大努力 ， 并需要使用昂贵的录音室设备 。尽管还不算太简单 ， 但Deepfake还是将视频操纵交给了所有人 。基本上 ， 任何人只要有几百美元的积蓄 ， 并愿意为此付出努力 ， 就可以在自己的地下室里制造出深深的假象 。
自然 ， 伪造品已成为一种担忧之源 ， 并被视为对公众信任的威胁 。政府机构 ， 学术研究实验室和社交媒体公司都在致力于构建可检测AI录制视频的工具 。
Facebook正在研究Deepfake检测 ， 以防止假新闻在其社交网络上传播 。美国国防部的研究部门美国国防高级研究计划局（DARPA）也发起了一项旨在阻止Deepfake和其他自动虚假信息工具的计划 。微软最近在美国总统大选之前启动了一个Deepfake检测工具 。
人工智能研究人员已经开发了各种工具来检测深造 。例如 ， 较早的Deepfake包含了视觉伪像 ， 例如眨眼和不自然的肤色变化 。一种工具标记了视频 ， 其中人们没有眨眼或以异常间隔眨眼 。
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Archangel项目使用区块链和深度学习来检测深度欺诈
另一种最新的方法使用深度学习算法来检测图像中对象边缘的操纵迹象 。另一种方法是使用区块链建立已确认视频签名的数据库 ， 并应用深度学习将新视频与真实情况进行比较 。
但是 ， 与深造假的斗争实际上已变成猫捉老鼠的追逐 。随着Deepfake不断变得更好 ， 这些工具中的许多工具都失去了效率 。正如一位计算机视觉教授去年告诉我的那样：“我认为深层虚假几乎像一场军备竞赛 。由于人们产生的说服力越来越强 ， 因此有一天可能无法检测到它们 。”
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