Du har måske set en video af Nicholas Cages ansigt omsat til en anden karakter, der har rundet rundt på internettet^{(rounds on the internet)} for nylig. Nej, vi mener ikke et klip fra filmen Face/Off . Dette er scener fra forskellige film, hvor Nicholas Cage bestemt ikke spillede, men de ser faktisk meget overbevisende ud. Hvordan klarede de det?

Tja, svaret er ikke "hekseri", men en teknologi, der er blevet døbt "deepfake", og det forårsager en del tumult i forskellige industrier og samfund.

Hvad er en "Deepfake"?

Ordet "deepfake" kommer fra udtrykket "deep learning" og selvfølgelig "fake". Deep learning er en specialiseret gren af ​​maskinlæring, som igen er en del af det overordnede område af kunstig intelligens^{(Artificial Intelligence)} .

Med den dramatiske stigning i computerkraft og nyopdagede måder, hvorpå computere kan behandle og analysere enorme mængder data fra den virkelige verden, kan computere nu pludselig gøre ting, de fleste af os aldrig kunne forestille os. Deepfakes anvender denne teknologi til at syntetisere menneskelige billeder, skabe fotos eller videoer af ting, som disse mennesker aldrig har gjort eller aldrig har sagt. 

Hvordan virker Deepfake-teknologi?

Deep learning, som understøtter deepfake-metoder, beskriver den moderne anvendelse af neurale netsimulering til massive datasæt. Neurale net er ikke et nyt koncept eller teknologi, men indtil moderne tid har de været ret rudimentære.

Et kunstigt neuralt net simulerer den læreproces, der sker i biologiske hjerner, i det mindste til en vis grad. Når du lærer eller på anden måde beskæftiger dig med omverdenen, ændres forbindelserne mellem dine hjerneceller.

De danner kredsløb og logiske strukturer, styrker nogle forbindelser og svækker andre. Når du mestrer noget, som at lære at køre bil eller spille tennis, bliver disse hjernekredsløb hurtige og effektive. Til sidst er du så god til noget, at du ikke engang behøver at tænke på at gøre det.

Det er i bund og grund det samme, der sker med et dybt læringssystem. Den ser på bunkevis af eksempler på noget og bliver så gradvist bedre til at "forstå det".

I tilfælde af deepfakes ser softwaren på eksempler på det ansigt, du vil transponere, samt den video, du vil transponere det til. Med tilstrækkelig træning kan den i sidste ende syntetisere et ansigt, der matcher træningsdataene og derefter problemfrit overlejre det på ethvert andet ansigt.

Hvilken software bruges til at lave Deepfakes?

Der er en række applikationer, der giver folk mulighed for at lave deepfakes. FakeApp var den første app, vi kender til, med det formål at give normale mennesker en chance for at lave dybt falsk indhold. Hjemmesiden, som den nu er nedlagt, og det er slet ikke let at finde en kopi.

Skabere af deepfakes er nu stort set gået videre til en applikation kaldet DeepFaceLab , som er hostet på GitHub og har affødt en endeløs strøm af tutorials på steder som Reddit .

At lave en Deepfake

Denne artikel er ikke ment som en tutorial, så vi vil give et overblik over, hvordan deepfakes laves i praksis, men ikke give nøjagtige trin til, hvordan du selv laver en.

Der er et par grunde til dette, men den vigtigste er, at lovligheden af ​​at lave deepfakes er meget kontroversiel. Ligesom vi ikke vil give nøjagtige trin til at hjælpe dig med at piratkopiere software eller udføre andre ulovlige aktiviteter, vil vi ikke give trinvise instruktioner til at lave dybe falske.

Desuden har den faktiske skaber af DeepFaceLab udgivet en trin-for-trin video tutorial^{(step-by-step video tutorial)} til softwaren, som enhver kan følge med, hvis de ønsker at tage ansvar for en sådan risiko.

For at få en oversigt over, hvor godt det her er blevet, så tjek denne hjemmeside ud,^{(check out this website)} hvor et nyt fotografi af en person, der ikke eksisterer, genereres, når du opdaterer siden.

Vores mål er at hjælpe dig med at forstå teknologien, da du er nødt til at møde den mere og mere, som tiden går. Når det er sagt, er dette de brede faser af at skabe en deepfake med DeepFaceLab .

Efter at have downloadet og udpakket DeepFaceLab står du over for en mappe, der indeholder mange andre mapper og en række batchfiler.

Der er en mappe kaldet "arbejdsområde", som indeholder træningsmodellerne, kildevideoerne og outputtet. DeepFaceLab arbejder med specifikke filnavne og placeringer, så batchfilerne kan fungere. For eksempel hedder kildefilen altid "data_src", og destinationen hedder "data_dst".

Der er ingen softwaregrænseflade, som de fleste kender det. Bare en liste over nummererede batchfiler, der repræsenterer processens trin. Først^(First) får kilde- og destinationsvideoerne deres rammer udtrukket som billedfiler.

Derefter køres flere analysetrin efterfulgt af GPU-baseret træning, hvor det neurale net lærer, hvad det skal bruge om ansigterne i de to videoer for at bygge en model. Endelig er der produceret en ny sammensat video.

Misbrug af Deepfakes

Som vi nævnte ovenfor, er deepfakes meget kontroversielle. Det kan være i strid med eksisterende love i nogle lande, og nye love er på vej til at håndtere teknologien og dens applikationer.

Deepfakes kan bruges til at skabe fup, såsom en video af en præsident, der siger skøre ting^{(video of a president saying crazy things)} . Det kan bruges til at indsætte personer i pornografiske film med det formål eller chikanere eller på anden måde skade dem.

Som du sikkert kan forestille dig, kan du gøre meget skade med en overbevisende deepfake, og konsekvenserne, hvis du bliver fanget, kan blive meget mere alvorlige i den nærmeste fremtid.

Spørg om alt

Nu hvor denne teknologi eksisterer og fungerer så godt, som den gør, betyder det, at vi er nødt til at se på medier som videoer i et helt nyt lys. Hvis nogen cirkulerer en video på sociale medier af en berømt person eller politiker, der siger eller gør noget kontroversielt, skal du først spørge, om videoen overhovedet er ægte.

De fleste dårligt udførte deepfakes er åbenlyst falske, når du først ved, hvad du skal kigge efter og har set et par stykker. Men i nogle tilfælde kan selv et trænet øje have problemer med at fortælle, at der sker en form for CG-manipulation, og efterhånden som teknologien forbedres, vil det i sidste ende blive umuligt.

What is a Deepfake and How Are They Made?

You may hаve seen а video of Nichоlas Cage’s face transposed onto anothеr character doing the rounds on the internet recently. No, we don’t mean a clip from the movie Face/Off. These are scenes from various movies in which Nicholas Cage did definitely not play, yet they look very convincing indeed. How did they pull this off?

Well, the answer isn’t “witchcraft”, but a technology that has been dubbed “deepfake” and it’s causing quite a ruckus in various industries and communities.

What is a “Deepfake”?

The word “deepfake” comes from the term “deep learning” and of course “fake”. Deep learning is a specialized branch of machine learning,  which is again part of the overall area of Artificial Intelligence.

With the dramatic rise in computing power and newly-discovered ways for computers to process and analyze massive amount of data from the real world, computers can now suddenly do things most of us could never imagine. Deepfakes apply this technology to synthesize human images, creating photos or videos of things those people never did and never said. 

How Does Deepfake Technology Work?

Deep learning, which underpins deepfake methods, describes the modern application of neural net simulation to massive data sets. Neural nets are not a new concept or technology, but until modern times they have been pretty rudimentary.

An artificial neural net simulates the learning process that happens in biological brains, at least to some extent. When you learn or otherwise deal with the outside world, the connections between your brain cells change.

They form circuits and logical structures, strengthening some connections and weakening others. As you master something, like learning to drive or play tennis, those brain circuits become fast and efficient. Eventually you are so good at something that you don’t even have to think about doing it.

That’s essentially the same thing that happens with a deep learning system. It looks at heaps of examples of something and then becomes progressively better at “understanding it”.

In the case of deepfakes the software looks at examples of the face you want to transpose as well as the video you want to transpose it to. With enough training it can eventually synthesize a face that matches the training data and then seamlessly overlay it on any other face.

What Software is Used to Make Deepfakes?

There are a number of applications that allow people to make deepfakes. FakeApp was the first app we know of aimed at giving normal people a shot at making deepfake content. The website it now defunct and finding a copy is not easy at all.

Makers of deepfakes have now largely moved on to an application called DeepFaceLab, which is hosted on GitHub and has spawned an endless stream of tutorials on places like Reddit.

Making a Deepfake

This article is not meant to be a tutorial, so we are going to provide an overview of how deepfakes are made in practice, but not provide exact steps on how to make one yourself.

There are a few reasons for this, but the main one is that the legality of making deepfakes is highly-contentious. Just as we wouldn’t provide exact steps to help you pirate software or do other illegal activities, we won’t give step-by-step instructions for making deepfakes.

Besides, the actual creator of DeepFaceLab has released a step-by-step video tutorial for the software which anyone can follow along, should they wish to take responsibility for such a risk.

To get a gist of how good this stuff has become, check out this website where a new photograph of a person who does not exist is generated when you refresh the page.

Our goal is to help you understand the technology, since you are bound to encounter it more and more as time goes by. With that being said, these are the broad phases of creating a deepfake with DeepFaceLab.

After downloading and unzipping DeepFaceLab you are faced with a folder containing many other folders and a series of batch files.

There’s a folder called “workspace” which contains the training models, the source videos and the output. DeepFaceLab works with specific file names and locations, so that the batch files can work. For example, the source file is always named “data_src” and the destination is named “data_dst”.

There is no software interface as most people know it. Just a list of numbered batch files representing the steps of the process. First the source and destination videos have their frames extracted as picture files.

Then several analysis steps are run, followed by GPU-based training, where the neural net learns what it needs about the faces in the two videos to build a model. Finally a new composite video is produced.

Misuse of Deepfakes

As we mentioned above, deepfakes are very controversial. It may violate existing laws in some countries and new laws are in the works to deal with the technology and its applications.

Deepfakes can be used to create hoaxes, such as a video of a president saying crazy things. It can be used to insert people into pornographic films with the purpose or harassing or otherwise harming them.

As you can probably imagine, you could do a lot of damage with a convincing deepfake and the consequences if you are caught may become much more severe in the near future.

Question Everything

Now that this technology exists and works as well as it does, it means we have to look at media like videos in a whole new light. If someone circulates a video on social media of a famous person or politician saying or doing something controversial, you’ll first have to ask if the video is even real.

Most poorly-done deepfakes are obviously fake, once you know what to look for and have seen a few. However, in some cases even a trained eye may have trouble telling that some sort of CG manipulation is happening and as the tech improves it will eventually become impossible.

Related posts

• 3 måder at tage et billede eller en video på en Chromebook

• Sådan registrerer du computer- og e-mail-overvågnings- eller spioneringssoftware

• Fladskærmsteknologi afmystificeret: TN, IPS, VA, OLED og mere

• Sådan slår du Caps Lock til eller fra på Chromebook

• 4 måder at finde de bedste internetmuligheder (ISP'er) i dit område

• Kan du ikke planlægge en Uber på forhånd? Her er hvad du skal gøre

• Sådan finder du fødselsdage på Facebook

• Sådan downloader du Twitch-videoer

• Sådan caster du til Roku TV fra pc eller mobil

• Hvad betyder BCC og CC? Forstå Basic Email Lingo

• Sådan muter du nogen på Discord

• Discord åbner ikke? 9 måder at rette på

• Sådan rettes Hulu-fejlkode RUNUNK13

• Tænder din computer tilfældigt af sig selv?

• 10 bedste måder at børnesikre din computer på

• Kan du ændre dit Twitch-navn? Ja, men vær forsigtig

• 8 måder at øge din Facebook-sidepublikum på

• 7 hurtige rettelser, når Minecraft bliver ved med at gå ned

• 9 tips til at få mest muligt ud af Duolingo

• Sådan slipper du af med Yahoo Search i Chrome