Son zamanlarda internette dolaşıyor yaparak bir başka karaktere aktarılan Nicholas Cage’in yüzünün bir videosunu görmüş olabilirsiniz. Hayır, Face / Off filminden bir klip demek istemiyoruz. Bunlar Nicholas Cage'in kesinlikle oynamadığı çeşitli filmlerin sahneleriydi, ama gerçekten çok ikna edici görünüyorlar. Bunu nasıl çektiler?
Peki, cevap “büyücülük” değil, “derin yanıltıcı” olarak adlandırılan bir teknolojidir ve oldukça sıkıcı, değişmez endüstrilere ve topluluklara neden olmaktadır.
“Deepfake” nedir?
“Deepfake” kelimesi “deeplearning” teriminden ve elbette “sahte” kelimesinden gelir. Derin öğrenme, yine Yapay Zeka alanının bir parçası olan, özel bir makine öğrenme dalıdır.
Bilgisayar gücünün çarpıcı biçimde artması ve bilgisayarların gerçek veriden büyük miktarda veriyi işlemesi ve analiz etmesi için yeni keşfedilen yollar dünya, bilgisayarlar artık birdenbire hayal bile edemediğimiz şeyleri yapabilir. Deepfakes, bu teknolojiyi insan imajlarını sentezlemek, hiç yapmadıkları ve asla söylemedikleri şeylerin fotoğraflarını veya videolarını oluşturmak için kullanır.
Deepfake TechnologyWork Nasıl Çalışır?
Deepfakemethods'un temelini oluşturan derin öğrenme, sinir ağı simülasyonunun masif veri setlerine modern uygulamasını açıklar. Sinir ağları yeni bir kavram ya da teknoloji değildir, ancak uzun zamanlara kadar oldukça ilkel olmalarına rağmen.
Yapay bir sinir ağı, en azından bir ölçüde biyolojik beyinlerde gerçekleşen öğrenme sürecini simüle eder. Dış dünyayı öğrendiğinizde veya başka bir şeyle ilgilendiğinizde, beyin hücreleriniz arasındaki bağlantılar değişir.
Devreler ve mantıksal yapılar oluşturur, bazı bağlantıları güçlendirir ve diğerlerini zayıflatır. Bir şeye hakim olursanız, araba kullanmayı veya tenis oynamayı öğrenmek gibi, bu beyin devreleri hızlı ve verimli hale gelir. Sonunda bir şeyde o kadar iyisin ki, yapmayı düşünmene bile gerek yok.
Bu aslında aynı şey Bu derin bir öğrenme sistemi ile olur. Bir şeyin örneklerinin yığınlarına bakar ve daha sonra “onu anlamada” giderek daha iyi hale gelir.
Derin yüzeylerde yazılım, çevirmek istediğiniz yüzün yanı sıra çevirmek istediğiniz videoya da bakar. Yeterli eğitim ile sonunda eğitim verisiyle eşleşen bir yüzü sentezleyebilir ve daha sonra herhangi bir yüze sorunsuz bir şekilde kaplayabilir.
MakeDeepfakes için Hangi Yazılımlar Kullanılır?
Bir dizi vardır kişilerin derinlikli hale getirilmesine izin veren uygulamalar. FakeApp, normal insanlara derin içerik oluşturma konusunda bir şans vermeyi amaçlayan ilk uygulamamızdı. Şimdi iptal ettiği ve bir kopyasını bulduğu web sitesi hiç de kolay değil.
Deepfake üreticileri artık GitHub'da barındırılan ve ortaya çıkmış olan DeepFaceLab adlı bir uygulamaya geçtiler. Reddit gibi yerlerdeki sonsuz bir ders akışı.
Bir Deepfake Yapma
Bu makale bir öğretici değildir, ekler pratikte nasıl derin dalların yapıldığıyla ilgili bir genel bakış sunacak, ancak kendinizin nasıl yapılacağı konusunda kesin adımlar atmayacaktır.
Bunun birkaç nedeni var, fakat asıl mesele, derinlemesine yapımın yasallığının oldukça çekişmeli olmasıdır. Yazılım korsanlığına ya da diğer yasadışı etkinlikleri yapmanıza yardımcı olacak kesin adımlar atmayacağımız gibi, derin su yapmak için adım adım talimatlar vermeyeceğiz.
Ayrıca, DeepFaceLab'ın asıl yaratıcısı bir yayınladı. Herkesin takip edebileceği bir yazılım için adım adım video eğitimi, böyle bir riskin sorumluluğunu almak isterlerse.
Bu işin ne kadar iyi olduğu hakkında bir fikir edinmek için bu web sitesine göz atın, sayfayı yenilediğinizde var olmayan bir kişinin yeni bir fotoğrafını oluşturduğunda.
Amacımız yardımcı olmaktır Teknolojiyi anlıyorsunuz, çünkü zaman geçtikçe daha fazla karşı karşıya gelmek zorundasınız. Bunlar söylendiği gibi, bunlar, DeepFaceLab ile derin bir yaratma yaratmanın geniş aşamaları.
DeepFaceLabyou'yu indirdikten ve çıkarttıktan sonra başka birçok klasör ve bir dizi toplu iş dosyası içeren bir klasör.
Eğitim modellerini, kaynak videoları ve çıktıları içeren “çalışma alanı” adlı bir klasör var. DeepFaceLabworks, toplu iş dosyalarının çalışabilmesi için belirli dosya adları ve konumlarıyla çalışır. Örneğin, kaynak dosyaya her zaman "data_src" ve hedef, "data_dst" olarak adlandırılır.
Çoğu kişinin bildiği gibi bir yazılım arayüzü yok. İşlemin adımlarını temsil eden bir numaralı toplu iş dosyası listesi. İlk olarak kaynak ve hedef videoların kareleri resim dosyası olarak çıkarılır.
Daha sonra birkaç analiz basamağı gerçekleştirilir, ardından GPU tabanlı eğitim uygulanır, burada sinir ağı bir model oluşturmak için iki videodaki yüzler hakkında ihtiyaç duyduğu bilgiyi öğrenir. Sonunda yeni bir kompozit video üretildi.
Deepfakes'in Kötüye Kullanımı
Yukarıda belirttiğimiz gibi, deepfakes çok tartışmalı. Bazı ülkelerdeki mevcut yasaları ihlal edebilir ve teknoloji ve uygulamaları ile ilgili çalışmalarda yeni yasalar vardır.
Deepfakes, çılgınca şeyler söyleyen bir başkanın videosu gibi aldatmacalar oluşturmak için kullanılabilir. İnsanları pornografik filmlere sokmak veya taciz etmek veya başka şekilde zarar vermek amacıyla kullanılabilir.
Tahmin edebileceğiniz gibi , ikna edici bir derinlikte çok fazla hasar alabilirsiniz ve yakalanmanızın sonuçları yakın gelecekte çok daha ciddi olabilir.
Soru Herşey
Şimdi bu teknoloji var. ve olduğu gibi çalışır, bu tamamen yeni bir ışıkta videolar gibi medyaya bakmak zorunda olduğumuz anlamına gelir. Eğer birisi tartışmalı bir şey söyleyerek ya da söyleyerek ünlü bir kişinin ya da politikacıların sosyal medyasında bir video yayınlarsa, önce şunu sormanız gerekir:video bile gerçek.
Çoğu kötü yapılmış derin yüzeyler, neyi arayacağınızı ve birkaç tane gördüğünüzü öğrendikten sonra açıkça sahtedir. Bununla birlikte, bazı durumlarda evena'nın eğitimli gözünde bir tür CG manipülasyonunun meydana geldiğini söylemek zor olabilir ve teknoloji geliştikçe sonunda imkansız hale gelir.