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ipfs算力网(www.ipfs8.vip):以假乱真的AI换脸手艺,真的毫无破绽吗?

约稿员 科技 2021-06-01 06:18:12 165 0

出品:科普中国

制作:之遥科普

监制:中国科学院盘算机网络信息中央

从在围棋界战无不胜的“阿尔法狗”,到铺天盖地的“人脸识别”,机械学习给人们的生涯带来了排山倒海的改变。但随着AI手艺的不停生长,以“智能换脸”为主要展现效果的Deepfake手艺,却给人人的生涯带来了更多困扰。

2018年,加蓬总统Ali Bongo因中风在公共视野中消逝了数月。 *** 为了抚慰民心,在新年时公然了一段总统录制的新年致辞。这段新年致辞使用了Deepfake手艺举行天生,但这个视频非但没有起到抚慰民心的作用,反而让军方的资深大佬发现异常,最终导致了叛乱。在这个事宜中,“AI换脸”手艺成为滋扰政治选举,降低 *** 公信力的一大推手。

在许多人的印象中,Deepfake手艺除了能让有需求的人看到AI换脸的色情小视频外,似乎都走在社会的阴影里。

图1 deepfake图片(图片泉源:http://zkres1.myzaker.com/)

对通俗人而言,Deepfake手艺可谓是以假乱真,毫无破绽。那面临网上撒播的真假纷歧的视频,我们真的无法分辨吗?

不用忧郁,正所谓“魔高一尺,道高一丈”。在专业人士手中,通仔细致的盘算机剖析,可以鉴别出照片、视频的真假,让Deepfake手艺处置过的内容“现出真相”。

Deepfake手艺的原理就是学习学习再学习

要领会Deepfake手艺若何被识破,首先就要领会什么是Deepfake手艺。Deepfake是使用深度机械学习(deep machine learning)和假照片(fake photo)组合而成的一个词,可以明白为机械举行深度学习而制造的假照片、假视频等虚伪产物。其中最常见的应用就是“AI换脸”,也就是将一小我私人的脸部移植到另一小我私人脸上。

在举行换脸时,机械首先需要识别出人脸的位置。人脸的识别与校准在自动驾驶等领域也有着普遍的应用,现在的生长已经异常成熟,识别率在98%以上。

换脸用的素材,与待换脸的视频中的人脸,他们的面部朝向、面部神色往往差异。因此,识别出人脸位置之后,机械要进一步对人脸举行校准。通过寻找面部具有鲜明特征的区域,机械可以确定每一帧中人脸的朝向、神色,进而将待换脸视频中需要插入的人脸与素材匹配起来。

匹配完成之后,换脸手艺也不是简朴地就把换脸素材贴在了待换脸的人脸上。简朴地贴图,可以轻松地被肉眼识别,难以到达“以假乱真”的效果。Deepfake手艺进一步地学习原理可以用人的行为来类比。

若是你盯A脸看上100小时,接着去看B脸的照片;接下来让你凭影象画出B的脸,那不管你的手艺水平多高,最终都市画的跟A脸很像。以是,当我们训练机械,让机械学习用A脸的元素画出B脸时,就可以将A脸真切地“画到”B脸上。

图2 看B画A(图片泉源:原创)

真切的Deepfake手艺也有小破绽

机械学习出的换脸视频、照片那么真切,那Deepfake手艺的破绽何在呢?

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中国有句古话叫做“若想人不知,除非己莫为”。换脸手艺的破绽,就出在人脸素材的细节上。Deepfake手艺使用A脸的元向来画出B脸,这一历程是对A脸元素的精巧拼接。而这一拼接的历程,势必不能完善地相符真真相形。

纽约州布法罗-布法罗大学的盘算机科学家,就从“眼睛”――这一人脸上最细腻的元素入手,实现了对Deepfake手艺的甄别。

这一手艺的焦点原理基于眼球的反射。当外界环境的光照射到眼睛上时,就会发生反射,在角膜上天生图像。在真正的照片中,两只眼睛看统一物体,会具有异常相似的反射模式。但在Deepfake合成的照片中,两只眼睛的反射内容往往并不协调。很可能泛起左眼“瞥见”一只小狗,右眼“瞥见”一辆卡车的情形。检测机械首先提取两只眼睛反射的内容,然后检测左右眼的反射内容、反射光强度等参数是否协调统一,就可以识别出照片、视频是否经由了合成。这一方式已被证实具有94%的实验有用性。

除此之外,常见的检测方式还包罗:

(1)凭证视频的2D图像估量三维姿势。使用Deepfake手艺合成的视频,三维姿势可能会突然发生较大的突变。好比视频中的人,若是在上一帧胸口照样兴起正在吸气的状态,下一帧就迅速酿成胸口下沉吐气的状态,那就说明这个视频铁定是合成出来的。

(2)捕捉Deepfake手艺在处置视频时对图像举行扭曲而在环境中发生的“伪影”。

(3)捕捉左右虹膜异色、光照与阴影不协调、几何建模错误等瑕疵。

(4)针对名人的行为习惯,检测视频中是否有对应的特有行为特点(例如摸鼻子、歪嘴等)。

图3 deepfake视频中的虹膜异色(图片泉源:知乎)

Deepfake检测中的“猫鼠游戏”

在不停生长的历程中,Deepfake的检测手艺仍然会晤对不少挑战。

第一点是有的手艺自己需要一定的信息量。例如前述的眼球反射检测手艺,若是视频里没有同时存在两只眼睛,就无法应用。针对虹膜颜色的检测,在视频画质较低时使用起来也较为难题。

第二点是,检测手艺和换脸手艺是一个“不停生长,相互竞争”的历程。例如前述的捕捉光照与阴影不协调的问题,换脸者可以在换脸时使用更多的资源举行光照模拟、渲染,从而保证阴影的天生质量。从这个角度讲,检测和换脸手艺就像一场“猫鼠游戏”,二者不停迭代,你追我赶。今天检测手艺提出了用眼球的反射光举行检测,明天换脸手艺就可以把眼球的反射光模拟也放在学习内容之中。检测手艺必须不停更新,才气跟上Deepfake手艺生长的措施。

第三点是,检测手艺距自动化另有一定距离。现有的检测手艺花费的时间都对照长,难以做到在用户上传视频的同时,短时间内自动完成检测和审核。距适用的自动Deepfake检测软件,另有一段路要走。

第四点是,现在针对Deepfake手艺还没有完善的律例。各个视频平台对于什么样的Deepfake视频是恶意的、违规的,有着自己的界定规则。同时,现在也没有关于Deepfake手艺的相关执法。这就给针对Deepfake视频的检测、管控事情带来了许多难题。

虽然Deepfake检测手艺仍有诸多挑战,然则我们要信托,随着AI手艺的不停生长,相关律例会逐渐完善,针对Deepfake的检测手艺也会变得越来越准确、高效。终有一天,虚伪的视频会在检测手艺的“火眼金睛”下一切现出真相。钻手艺的破绽,滥用Deepfake手艺,早晚会受到责罚。

参考文献

( Hu S , Li Y , Lyu S . Exposing GAN-generated Faces Using Inconsistent Corneal Specular Highlights[J]. 2020.)

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