Iedomājieties, ka piesakāties Zoom zvanam un atklājat, ka esat piekrāpts. Tāda ir realitāte ar jauno AI seju maiņas programmatūru “Deep-Live-Cam”, kas ļauj mainīt seju reāllaikā videozvana vai tiešraides sesijas laikā. Pateicoties mūsdienu tehnoloģijām, šī kādreiz zinātniskās fantastikas koncepcija tagad ir kļuvusi par realitāti. Interesanti, kā tas darbojas? Lasiet tālāk.
Deep-Live-Cam ir atvērtā pirmkoda rīks, kas izmanto AI, lai reāllaikā apmainītos ar sejām. Izmantojot tikai vienu fotoattēlu, varat aizstāt savu seju ar kāda cita seju gan tiešraidē, gan ierakstītajā video plūsmā. Šis sasniegums ir balstīts uz progresīvām deepfake tehnoloģijām, un tas ir pieejams vietnē GitHub, padarot to par spēcīgu, taču potenciāli riskantu rīku.
Atšķirībā no Samsung dziļās viltotās video tehnoloģijas pirms trim gadiem, Deep-Live-Cam ļauj ikvienam uzdoties par kādu citu, izmantojot tikai fotoattēlu un bezmaksas programmatūru.
Briesmas ir reālas: šī gada sākumā kādam finanšu darbiniekam Honkongā tika izkrāpti 25,6 miljoni ASV dolāru pēc videozvana ar uzņēmuma finanšu direktora un citu darbinieku viltojumu. Krāpnieki pārliecināja upuri veikt vairākus pārskaitījumus, kas tika atklāti kā krāpšana tikai nedēļu vēlāk.
Dziļās tiešraides kameras reāllaika seju apmaiņas rīks ļauj jums kļūt par ikvienu tiešraides straumē un videozvanos
Deep-Live-Cam reāllaika seju apmaiņa nav nekas jauns, taču tā atvērtā pirmkoda pieejamība un iespaidīgā veiktspēja ir palielinājusi tās popularitāti. Tas ātri kļuva par populārāko tendenci vietnē GitHub, saņemot vairāk nekā 1600 zvaigznes 24 stundu laikā.
Kopš debijas vietnē GitHub Deep-Live-Cam ir kļuvusi par sociālo mediju sensāciju. Programmatūra izmanto vienu fotoattēlu, lai uzliktu cilvēka seju tiešraidē tīmekļa kameras plūsmai, precīzi atdarinot viņa pozu, apgaismojumu un izteiksmes. Lai gan tas nav ideāls, tehnoloģijas straujais progress ir skaidrs, parādot, cik viegli tagad var panākt attālu maldināšanu.
Kā darbojas Deep Live Cam
Deep-Live-Cam, tāpat kā daudzi atvērtā pirmkoda GitHub projekti, integrē vairākas esošās programmatūras pakotnes jaunā saskarnē un ir dakša no agrāka projekta ar nosaukumu “roop”. Tas darbojas, nosakot sejas gan avota, gan mērķa attēlos un pēc tam apmaina tās, izmantojot “apmainītājs”AI modelis. Šis modelis, kas apmācīts miljoniem sejas attēlu, precīzi pielāgo sejas izteiksmes un leņķus. Cits modelis, GFPGANuzlabo apmainīto seju kvalitāti, uzlabojot detaļas un labojot artefaktus.
The apmainītājs modelis, ko izstrādājis InsightFace, ir iemācījies secināt trīsdimensiju sejas struktūras no divdimensiju attēliem un atšķirt identitātei un pozai raksturīgās iezīmes. Tas ļauj apvienot vienas sejas identitāti ar citas sejas pozu un izteiksmi.
Deep-Live-Cam ir viens no vairākiem pieejamiem sejas maiņas rīkiem. Līdzīgi projekti, piemēram, facefusion, izmanto to pašu tehnoloģiju, bet ar dažādām saskarnēm. Pašlaik šiem rīkiem ir nepieciešama sarežģīta iestatīšana, kas ietver Python un dziļās mācīšanās bibliotēkas, taču, tā kā atvērtā koda AI kopiena turpina ieviest jauninājumus, ir sagaidāms, ka seju apmaiņas tehnoloģija kļūs lietotājam draudzīgāka un uzlabosies kvalitātē.
Deepfake tiešraides kamera un jauni identitātes zādzību riski
Neskatoties uz to, ka Deep-Live-Cam tiek izstrādāts kopš pagājušā gada beigām, pirms nedēļas GitHub izlaidums ir satricinājis tehnoloģiju kopienu un izraisījis trauksmi par digitālo identitāti.
Tiešsaistē cirkulējošie videoklipi parāda, ka programmatūra reāllaikā pārliecinoši atdarina tādas figūras kā Elons Masks un Dž.D.Vanss. Šis uzmanības pieaugums uz īsu brīdi virzīja atvērtā pirmkoda projektu uz 1. vietu GitHub tendenču sarakstā (pašlaik tas ir 4. vietā), kur tas joprojām ir pieejams bezmaksas lejupielādei.
Ilustrators Korijs Briklijs uzsvēra X riskus, atzīmējot: “Dīvaini, kā visi nozīmīgākie jauninājumi, kas pēdējā laikā nāk no tehnoloģijām, atrodas zem Krāpšanas prasmju koka”, un ieteica: “Patīkami atcerēties koda vārdus ar visiem vecākiem,” uzsverot nepieciešamību. drošas metodes identitātes pārbaudei.
Deep-Live-Cam apvieno vairākus AI modeļus, lai sasniegtu savus rezultātus. Tā nosaka sejas gan avota attēlā, gan tiešraides video plūsmā, apmaina tās, izmantojot modeli ar nosaukumu “apmainītājs”, un pēc tam uzlabo seju ar GFPGAN, lai tā izskatītos reālistiskāka. Pateicoties plašām sejas attēlu datu kopām, tehnoloģija rada ļoti pārliecinošus dziļos viltojumus.
X lietotājs João Fiadeiro demonstrēja rīku, aizstājot savu seju ar Dž.D. Vensa, Hjū Grānta, Marka Cukerberga un Džordža Klūnija seju.
Reāllaika dziļi viltojumi ir šeit. Es izmantoju tālāk norādīto repo, lai apmainītu savu seju tieši savā tīmekļa kameras plūsmā kā JD Venss, Hjū Grānts, Cukerburgs un Džordžs Klūnijs.
Mēs zinām, ka cilvēki ir izmantojuši šāda veida tehnoloģiju ļaunprātīgos nolūkos… Neticiet savām acīm, neuzticieties savām ausīm. pic.twitter.com/iWvgtwtXLD
— Joao (@jay_wooow) 2024. gada 9. augusts
Kā pasargāt sevi no viltojumiem
Pirmais solis, lai izvairītos no viltojumiem, ir jābūt ārkārtīgi piesardzīgam attiecībā uz personisko informāciju, ko kopīgojat tiešsaistē. Izmantojiet spēcīgus konfidencialitātes iestatījumus un ierobežojiet piekļuvi saviem datiem, tostarp fotoattēliem un videoklipiem. Apsveriet iespēju samazināt publiski pieejamo materiālu daudzumu un ņemiet vērā, kas var skatīt jūsu saturu.
- Aizsargājiet savus kontus: Izmantojiet spēcīgas, unikālas paroles un vairāku faktoru autentifikāciju, lai uzlabotu savu drošību.
- Atjaunināt programmatūru: Regulāri atjauninājumi palīdz aizsargāt pret ievainojamību.
- Uzmanieties no pikšķerēšanas veida: Esiet modrs par pikšķerēšanas mēģinājumiem, izmantojot e-pastu, īsziņas vai zvanus.
- Pārbaudiet video avotus: Vienmēr apšaubiet videoklipu avotu, īpaši, ja tie šķiet aizdomīgi.
- Meklējiet nedabiskas pazīmes: Deepfakes var parādīt dīvainas kustības vai artefaktus.
- Izmantojiet noteikšanas rīkus: Izmantojiet pieejamos rīkus dziļo viltojumu identificēšanai.
- Ziņot par aizdomīgu saturu: Ziņojiet par viltotu saturu gan platformai, gan attiecīgajām iestādēm.
Saglabājot informāciju un modrību, jūs varat labāk aizsargāt sevi pret riskiem, ko rada deepfake tehnoloģija.
Pozitīvi ir tas, ka Deep-Live-Cam piedāvā unikālu veidu, kā pārveidot video plūsmas vai statiskus kadrus, izmantojot tikai vienu attēlu digitālo tehnoloģiju attīstībai. Tas ir spēles mainītājs māksliniekiem, radītājiem un tehnoloģiju entuziastiem, paverot durvis radošiem projektiem un jauniem vizuāliem eksperimentiem.
