Es posible que haya visto un video de la cara de Nicholas Cage transpuesto a otro personaje que hace el rondas en internet recientemente. No, no nos referimos a un clip de la película Face / Off. Estas son escenas de varias películas en las que Nicholas Cage definitivamente no jugó, pero se ven muy convincentes. ¿Cómo lograron esto?
Bueno, la respuesta no es "brujería", sino una tecnología que se ha denominado "deepfake" y está causando un gran alboroto en industrias y comunidades invariables.
¿Qué es un "Deepfake"?
La palabra "deepfake" proviene del término "profundizar" y, por supuesto, "falso". El aprendizaje profundo es una rama especializada del aprendizaje de máquinas, que nuevamente forma parte del área general de Inteligencia Artificial.
Con el aumento dramático en el poder de cómputo y las formas recientemente descubiertas para que las computadoras procesen y analicen una gran cantidad de datos de lo real mundo, las computadoras ahora pueden hacer cosas de repente que la mayoría de nosotros nunca podríamos imaginar. Deepfakes aplica esta tecnología para sintetizar imágenes humanas, creando fotos o videos de cosas que esas personas nunca hicieron y nunca dijeron.
¿Cómo funciona Deepfake Technology?
El aprendizaje profundo, que sustenta los métodos deepfake, describe la aplicación moderna de la simulación de redes neuronales a conjuntos de datos masivos. Las redes neuronales no son un concepto o tecnología nuevos, pero hasta tiempos modernos han sido bastante rudimentarios.
Una red neuronal artificial simula el proceso de aprendizaje que ocurre en los cerebros biológicos, al menos en cierta medida. Cuando aprende o trata con el mundo exterior, las conexiones entre sus células cerebrales cambian.
Forman circuitos y estructuras lógicas, fortalecen algunas conexiones y debilitan otras. A medida que dominas algo, como aprender a conducir o jugar al tenis, esos circuitos cerebrales se vuelven rápidos y eficientes. Eventualmente eres tan bueno en algo que ni siquiera tienes que pensar en hacerlo.
Eso es esencialmente lo mismo eso sucede con un sistema de aprendizaje profundo. Se ve un montón de ejemplos de algo y luego se vuelve progresivamente mejor para "entenderlo".
En el caso de deepfakes, el software mira ejemplos de la cara que desea transponer, así como el video al que desea transponer. Con suficiente capacitación, puede eventualmente sintetizar una cara que coincida con los datos de la capacitación y luego superponerla sin problemas en cualquier otra cara.
¿Qué software se utiliza para hacer fakes profundos?
Hay una serie de aplicaciones que permiten a las personas hacer falsificaciones profundas. FakeApp fue la primera aplicación que conocemos destinada a dar a las personas normales la oportunidad de crear contenido falso. El sitio web ahora desapareció y encontrar una copia no es nada fácil.
Los creadores de deepfakes ahora se han trasladado en gran medida a una aplicación llamada DeepFaceLab, que está alojada en GitHub y ha generado una secuencia interminable de tutoriales en lugares como Reddit.
Hacer un Deepfake
Este artículo no pretende ser un tutorial, por lo que vamos a proporcionar una visión general de cómo se hacen los deepfake en la práctica, pero no proporcionará los pasos exactos sobre cómo hacer uno usted mismo.
Hay algunas razones para esto, pero la principal es que la legalidad de hacer deepfakes es muy polémica. Del mismo modo que no daríamos los pasos exactos para ayudarlo a piratear software o realizar otras actividades ilegales, no le daremos instrucciones paso a paso para hacer falsificaciones profundas.
Además, el creador real de DeepFaceLab ha lanzado un video tutorial paso a paso para el software que cualquiera puede seguir, si desean asumir la responsabilidad de tal riesgo.
Para tener una idea de lo bueno que se ha vuelto este material, Echa un vistazo a esta página web donde se genera una nueva fotografía de una persona que no existe cuando actualiza la página.
Nuestro objetivo es ayudar entiendes la tecnología, ya que estás obligado a encontrarla cada vez más a medida que pasa el tiempo. Dicho esto, estas son las fases generales de la creación de un fake profundo con DeepFaceLab.
Después de descargar y descomprimir DeepFaceLabyou te enfrentas a una carpeta que contiene muchas otras carpetas y una serie de archivos por lotes.
Hay una carpeta llamada "espacio de trabajo" que contiene los modelos de entrenamiento, los videos fuente y la salida. DeepFaceLabworks con nombres y ubicaciones de archivos específicos, para que los archivos por lotes puedan funcionar. Por ejemplo, el archivo de origen siempre se llama "data_src" y el destino se llama "data_dst".
No hay interfaz de software como la mayoría de la gente lo sabe. Solo una lista de archivos por lotes numerados que representan los pasos del proceso. Primero, los videos de origen y destino tienen sus cuadros extraídos como archivos de imagen.
Luego se ejecutan varios pasos de análisis, seguidos de entrenamiento basado en GPU, donde la red neuronal aprende lo que necesita sobre las caras en los dos videos para construir un modelo. Finalmente se produce un nuevo video compuesto.
Mal uso de Deepfakes
Como mencionamos anteriormente, los deepfakes son muy controversiales. Puede violar las leyes existentes en algunos países y se están preparando nuevas leyes para tratar con la tecnología y sus aplicaciones.
Deepfakes se puede utilizar para crear engaños, como un video de un presidente diciendo cosas locas. Se puede usar para insertar personas en películas pornográficas con el propósito de acosarlas o dañarlas.
Como probablemente pueda imaginar , podrías hacer mucho daño con una falsificación profunda convincente y las consecuencias si te atrapan pueden volverse mucho más graves en el futuro cercano.
Pregunta todo
Ahora que esta tecnología existe y funciona tan bien como lo hace, significa que tenemos que mirar los medios como videos bajo una luz completamente nueva. Si alguien hace circular un video en las redes sociales de una persona famosa o un político que dice o hace algo controvertido, primero debe preguntar siEl video es incluso real.
La mayoría de los deepfakes mal hechos son obviamente falsos, una vez que sabes qué buscar y has visto algunos. Sin embargo, en algunos casos, un ojo entrenado puede tener problemas para decir que está ocurriendo algún tipo de manipulación de CG y, a medida que la tecnología mejore, eventualmente se volverá imposible.