資訊科技數位 » 人工智能 » 深度偽造製作完整指南：技術、工具與風險
deepfakes 的創作結合了人工智慧、神經網路和大量數據。
擴散網路、GAN、換臉和口型同步等技術有助於實現逼真的效果。
負責任地使用和檢測深度偽造是遏制錯誤訊息和詐欺的關鍵。
很多 deepfakes 已成為近年來最令人驚訝且極具爭議的技術進步之一。如今，越來越常見的是，人們看到一些影片或圖像，其中顯示公眾人物和匿名人士發表的言論或做出的舉動，而這些言論或舉動實際上從未發生過。這種現象的關鍵在於 人工智慧的使用 操縱和產生幾乎與現實難以區分的視覺和音訊內容。如果您想知道深度偽造是如何製作的，或者背後有哪些技術，這裡有一份完整的指南，揭示了它們的所有秘密：從所使用的技術到風險和負責任的使用。
深度偽造的流行並非偶然：如今，任何擁有一台像樣的電腦並略帶好奇心的人都可以使用免費或付費的工具進行實驗。然而，深度偽造的深遠社會、倫理和技術影響需要超越簡單的好奇心：在人工智慧崛起的背景下，了解它們的工作原理、它們帶來的風險以及如何積極利用它們至關重要。
什麼是深度偽造？為什麼它們如此逼真？
本質上， deepfake 它是經過操縱的視聽內容 - 主要是視頻，但也包括圖像和音頻 - 由演算法生成 深度學習 (深入學習)。這些演算法，特別是 神經網絡能夠從大量資料中分析並重現臉部表情、動作、語調甚至肢體語言的模式。這使得它們不僅能夠改變影片中人物的臉部表情，還能將文字放入口中或模仿其聲音，並且可信度極高。
目前深度偽造技術最令人印象深刻的是其 現實主義程度最初的版本笨拙且難以令人信服，但隨著人工智慧的進步，區分真實影片和被篡改的影片變得越來越困難。所有這些都引發了關於其使用及其潛在社會和法律後果的激烈爭論。
最先進的深度偽造技術
如今，製作令人信服的深度偽造影片的方法有很多。其中最先進、最受歡迎的技術包括：
廣播網路：透過新增和刪除數位「雜訊」來產生影像和影片的人工智慧模型，從原始資料中產生全新的臉。
生成對抗網路（GAN）：兩個對立的神經網路產生並驗證虛假內容，直到獲得與真實內容幾乎無法區分的結果。
換臉：眾所周知的換臉技術，即將視訊或影像中一個人的臉部細節疊加到另一個人的臉上。
對口型唱：一種調整嘴部和聲音動作以匹配所選語音的技術，與合成語音結合時效果更佳。
如何在 Linux 上安裝 JamesDSP：完整指南和關鍵設置廣播網路：從雜訊中建立影像
該 廣播網路 它們代表了深度偽造技術的最新前沿。它們的工作原理是添加隨機雜訊來「弄髒」原始影像，使其無法識別。然後，模型會學習反轉雜訊並重建影像，但會進行特定的修改（例如，使用不同的人臉或表情）。這會產生令人驚訝的逼真效果，可以直接從扭曲的版本中提取，這使得原始的修改變得極其困難。
根據最近的研究，所謂的 一致性模型 它們的表現已經開始超越傳統廣播網絡，更直接、更有效地將噪音轉化為有用的數據。
GAN：雙重控制技術
在廣播網路出現之前，標準是 生成對抗網絡 (甘）。在這裡，生成器會創建虛假內容（圖像或影片），而鑑別器則會評估其真實性。兩者互相訓練，就像貓捉老鼠的遊戲，直到深度偽造變得幾乎無法被人眼辨識。
這項技術是首批高品質深度偽造影片的關鍵，但它比現有系統成本更高、效率更低。即便如此，它仍然是大多數商業工具和開源專案廣泛使用的基礎。
唇形同步：病毒影片的唇形同步
El 唇形同步 唇形同步是一項流行的技術，因為它簡單易用，而且易於自動化。該過程包括調整視頻中的嘴部動作以匹配任何選定的音頻，甚至可以使用人工智慧生成的合成聲音。
在很多情況下，你甚至不需要一台功能強大的電腦：有一些行動應用程式可以創建 deepfake 只需幾分鐘即可完成。透過將更多參考影像與更好的硬體結合，可以提高品質和真實感。
換臉：經典的換臉
El 換臉 這是網路上流傳的許多深度偽造影片的基礎。它需要將你想要模仿的人的臉疊加到真實影片中另一個人的臉部。用於訓練模型的圖像和角度越多，結果就越可信。
著名的例子包括名人「變身」成其他角色的幽默視頻，以及像薩爾瓦多達利博物館這樣的項目，該博物館利用數千張圖片創建了藝術家的互動版本。危險在於，使用現有的工具，幾乎任何人都可以僅憑一張參考照片就製作出令人信服的深度偽造作品，這大大增加了被利用（和濫用）的可能性。
如何一步一步製作深度偽造影片？
製作高品質的深度偽造影片需要了解人工智慧的基礎知識並擁有合適的資源。為此，該流程通常遵循以下步驟：
搜尋並選擇圖像或視頻你收集的被模仿者（以及真實人物）的高品質影像和影片越多，效果就越好。不同的面部表情、角度和光線條件會很有幫助。
訓練AI模型深度學習演算法處理所有這些材料，以學習要複製的臉部的特定特徵和動作。
使用特定工具DeepFaceLab、Zao、FaceApp 和 Deepfakes Web 等程式提供了簡單的介面，可用於換臉、唇形同步或產生合成聲音。有些程式需要配備 GPU 的強大計算機，而有些則在雲端或直接在行動裝置上運行。
加工調整AI模型會融合模擬人臉，並在必要時調整唇部動作和聲音，最終合成視頻，使所有內容完美契合。此外，還可以手動調整細節（例如表情、燈光等），確保完美呈現。
最後的潤色一些程式允許您提高視訊品質、消除缺陷，甚至添加浮水印來指示被操縱的內容。
克勞德桑內特 4.5：會編程、使用電腦、保持正軌的特工有時這個過程只需要幾分鐘；有時，可能需要幾天的培訓和非常昂貴的硬件，這取決於所需的真實性和可用的資源。
用於創建深度偽造的流行工具和程序
如今，從行動應用程式到複雜的開源程序，各種應用應有盡有。其中一些最常用、最容易取得的程式包括：
深度人臉實驗室：深度偽造領域的標桿，它提供了各種各樣的換臉教學和高級功能。
趙無極：一款非常流行的中國手機應用程序，可讓您使用參考照片快速創建深度偽造影片。
Snapchat y 倫薩人工智能：可以輕鬆交換面孔和應用高級過濾器的應用程序，非常適合尋求快速有趣結果的用戶。
深偽網絡：線上平台提供從舊照片動畫到更精美的影片等各種內容，通常配有付費或免費增值工具。
沃博 y 深腦：它們因生成的聲音的真實感以及在製作音樂視頻和模因方面的易用性而脫穎而出。
FaceApp：只需單擊即可修改臉部並創建令人印象深刻的效果。
此外，還提供諸如 Speechify AI 語音產生器 他們擅長創作自然的 AI 聲音，可以輕鬆為任何深度偽造影片添加逼真的畫外音。
深度偽造的積極用途和風險
Deepfakes 背後的技術本身並無好壞之分：它完全取決於意圖。一方面，我們發現應用 積極的 範圍從 娛樂 ——表情包、笑話和病毒式影片——應用於電影、廣告和教育。例如，無需旅行或拍攝即可製作多語言廣告活動，復活歷史人物，或保護紀錄片中人物的身份（例如 歡迎來到車臣).
然而，風險是真實存在的。 Deepfakes 可以用來 散播惡作劇、操縱選舉、詐騙或騷擾有記錄顯示，有人冒充高階主管實施數百萬美元的詐騙。許多工具的易用性增加了不負責任或惡意使用的風險。
因此，必須推動 負責任的使用: 內容虛假時明確檢舉、添加浮水印，並向人們宣傳這些影片的存在及其風險。此外，人工智慧本身也被用於創建越來越有效的深度偽造檢測器，儘管創作者和檢測器之間的競爭仍然非常激烈。
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社會中的 Deepfakes：媒體案例和當前應用
近年來，深度偽造已從一種奇特的現象發展成為一種與文化和社會息息相關的現象。在政治領域，它們既被用來操縱言論，也被用來諷刺公眾人物。從印度政客為了吸引更多選民而修改其語言的視頻，到美國與競選活動相關的病毒式操縱。
理解的8個關鍵點：什麼是文件管理器？在世界 電影和電視Deepfakes 徹底改變了廣告和電影的製作方式，使得即使拍攝對象從未實際出現，也能產生內容。 Cruzcampo 為 Lola Flores 拍攝的廣告，以及大衛貝克漢為慈善活動使用不同語言進行幹預，都是如此。
同樣在 紀錄片和新聞報道 人工智慧已被用來重現歷史演講或保護目擊者和受害者的身分。教育和文化領域也在探索深度偽造的潛力，例如在達利博物館，藝術家本人「活了過來」與參觀者互動。
在該領域 醫GAN 用於產生腫瘤或病變的合成影像，這在缺乏真實數據的情況下訓練診斷模型的關鍵。
深度偽造的挑戰、道德與未來
人工智慧的進步使得檢測深度偽造影片成為一項持續演變的挑戰。各大科技公司和監管機構正在努力識別這些偽造行為並保護用戶，從社交媒體標籤到限制危險應用程序，採取了各種措施。
主要挑戰在於 平衡創新與安全深度偽造工具的日益普及，迫使社會保持知情，培養批判性眼光，並在該技術被用於有害目的時追究責任。然而，如果管理得當，深度偽造可以為新的表達方式、創造力和學習方式打開大門。
Deepfake 技術已深入人心，並將持續快速發展。了解其技術和應用，並學習如何以合乎道德和負責任的方式使用它，是充分發揮其潛力並最大程度降低其風險的最佳途徑。請持續關注其發展動態，並毫不猶豫地探索各種可能性，始終保持批判的眼光，尊重隱私和真相。
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