Deepfakes的工作原理是生成逼人式的照片或视频

Deepfakes插图(Unsplash博士)

YOGYAKARTA – 什么是deepfakes,是能够生成虚假图像,视频和音频的人工智能(AI)之一。Deepfakes一词来自深度学习和假冒。Deepfakes的工作原理简单地结合了各种数字数据,然后使用AI进行调整。在制作Deepfakes视频时,AI将操纵一个老年人的面部表情,也可以意图交换整个面孔。

Deepfakes基本上不是通过光学家等编辑工具编辑的视频或图像。创建它使用特殊的算法,结合旧和新录音。一个人的面部功能将使用机器学习(ML)进行分析,分析结果将用于其他视频中的操纵活动。

使用两个算法,即生成器和歧视器。两者都用于创建和改进虚假内容。

生成器算法最初将根据所需输出构建一组培训数据。同时,歧视算法将用于分析所生内容的初始版本的现实或假的程度。

这些算法中的分析过程将继续重复,直到人工智能能够学习,使生成的内容更加现实。歧视者在发现内容的弱点或缺点方面也继续具备技能。维修过程将继续进行,直到内容真正真实出现。

生成器和歧视器之间的算法组合将创建生成反对者网络(GAN)。GAN使用深度学习来识别原始图像上的图案。之后,该图案将用于生成新的假图像。GAN系统还将从不同角度收集细节和各种照片视角。这些数据将应用于新的原始内容,以便结果更加微妙。

在Deepfakes视频中,GAN也将做同样的事情,分析行为,动作和言论模式。然后,这些数据将通过歧视者多次处理,以便视频更加完美和现实。

请注意,Deepfake视频可以通过两种方式创建,使用属于目标的原始视频或在属于他人的视频中交换面孔。首先,视频会看起来像原始,只有听众才能根据需要更改。第二种方式将对音频和视频进行操纵。

以下是Deepfakes视频中将要做的几件具体事情。

如果内容是从原始视频拍摄的,基于神经网络的Deepfake自动解码器将分析内容。这样做是为了了解从面部表达到身体语言的现有属性。之后,该功能将应用于他们的原始视频。

对于深度伪造音频,GAN 会克隆一个人的声音,然后构建声乐模型,然后使用模型来产生创作者想要的声音。

该技术还用于Deepfakes,将录音绘制到视频。因此,在Deepfakes视频中出现的人似乎正在说一句话。

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