Orodha ya Yaliyomo[Ficha][Onyesha]
Sio mpya kuwa na picha na video ghushi. Tangu kuenea kwa matumizi ya mtandao, watu binafsi wamekuwa wakitengeneza ughushi unaokusudiwa kupumbaza au kufurahisha tangu kumekuwa na picha na filamu.
Hata hivyo, kuna aina mpya ya bandia zinazozalishwa na mashine ambayo siku moja inaweza kufanya iwe vigumu kwetu kutofautisha ukweli na uwongo.
Feki hizi hutofautiana na upotoshaji rahisi wa picha unaozalishwa na programu ya kuhariri kama vile Photoshop au filamu zilizodanganywa kwa werevu za zamani.
Deepfakes ni mfano unaojulikana zaidi wa "media syntetisk" - picha, sauti, na video ambazo zinaonekana kuwa zimetolewa kwa njia za kawaida lakini zilifanywa kwa kutumia programu ya kisasa.
Deepfakes wamekuwepo kwa muda, na ingawa maombi yao maarufu bado yamekuwa kuweka vichwa vya watu maarufu kwenye miili ya waigizaji katika filamu za ponografia, wana uwezo wa kutoa picha za kushawishi za mtu yeyote anayefanya chochote, popote.
Katika chapisho hili, tutakuwa tukiangalia Deepfakes, jinsi inavyofanya kazi, jinsi unavyoweza kuzizalisha peke yako, na mengi zaidi.
Kwa hivyo, DeepFake ni nini?
Kina bandia-mchanganyiko wa misemo ya kujifunza kwa kina na bandia-ni kipande cha vyombo vya habari vya syntetisk ambamo mfanano wa mtu mwingine unatumika kuchukua nafasi ya mtu katika picha au video ambayo tayari ipo.
Deepfakes hutumia ujifunzaji wa kisasa wa mashine na mbinu za akili bandia ili kurekebisha na kuunda maelezo ya kuona na sauti ambayo yana uwezekano mkubwa wa udanganyifu.
Mbinu za kujifunza kwa kina kama vile visimbaji kiotomatiki na mitandao dhabiti ya uhasama ndio njia msingi ya uzalishaji wa kina (GAN).
Miundo hii hutumiwa kuchanganua mihemko na mienendo ya uso ya mtu na kuunganisha picha za uso za watu wengine wanaoonyesha misemo na miondoko inayolingana.
Matumizi ya bandia za kina katika video za ponografia za watu mashuhuri, habari za uwongo, ulaghai na ulaghai wa kifedha yamevutia umakini mkubwa. Viwanda na serikali vimejibu kwa kujaribu kuzitafuta na kupunguza matumizi yao.
Muundo wa Mwendo wa Agizo la Kwanza
Wakati wa kujaribu kuunda bandia za kina hapo awali, suala lilikuwa kwamba tunahitaji aina fulani ya maarifa ya ziada, au vipaumbele, ili mbinu hizi zifanye kazi.
Kama kielelezo, alama za uso zinahitajika ikiwa tunataka kufuatilia harakati za kichwa. Ukadiriaji wa nafasi ulikuwa muhimu ikiwa tungetaka kuweka ramani ya mwendo wa mwili mzima.
Hiyo ilibadilika katika mkutano wa NeurIPS mwaka jana wakati timu ya utafiti kutoka Chuo Kikuu cha Toronto iliwasilisha kazi yao, "Muundo wa Mwendo wa Agizo la Kwanza kwa Uhuishaji wa Picha".
Hakuna ujuzi zaidi wa uhuishaji unaohitajika kwa mbinu hii. Zaidi ya hayo, baada ya modeli hii kufunzwa, inaweza kutumika kwa ujifunzaji wa kuhamisha na kutumika kwa bidhaa yoyote iliyo chini ya kitengo sawa.
Hebu tuangalie uendeshaji wa njia hii kidogo zaidi. Uchimbaji wa Mwendo na Uzalishaji hufanya nusu ya kwanza ya mchakato mzima. Video ya kuendesha gari na picha chanzo hutumika kama pembejeo.
Ili kutoa uwakilishi wa mwendo wa mpangilio wa kwanza, ambao unajumuisha vidokezo vichache na mabadiliko ya karibu ya eneo, kichuna mwendo hutumia kisimbaji kiotomatiki ili kutambua pointi muhimu.
Ili kuunda mtiririko mnene wa macho na ramani ya kuziba na mtandao mnene wa mwendo, hutumika pamoja na video ya kuendesha gari. Jenereta kisha hutoa picha inayolengwa kwa kutumia matokeo kutoka kwa mtandao mnene wa mwendo na picha chanzo.
Katika bodi, kazi hii hufanya vizuri zaidi kuliko hali ya sanaa. Pia ina vipengele ambavyo mifano mingine hawana. Inafanya kazi kwa aina kadhaa za picha, kwa hivyo unaweza kuitumia kwa picha za uso, mwili, katuni, nk, ambayo ni nzuri sana.
Fursa nyingi mpya zinaundwa na hii. Kipengele kingine cha msingi cha mkakati wetu ni kwamba sasa inakuruhusu kutoa Deepfakes za hali ya juu kwa kutumia picha moja tu ya kitu kinacholengwa, sawa na jinsi tunavyofanya na. YOLO kwa kitu utambuzi.
Mchakato wa Kuunda muundo wa Deepfake
Michakato mitatu ni muhimu kwa uzalishaji wa kina wa uwongo: uchimbaji, mafunzo, na uundaji. Hoja kuu za kila moja ya hatua hizi na jinsi zinavyohusiana na mchakato mzima zitajadiliwa katika sehemu hii.
Uchimbaji
Deepfakes hutumia mitandao ya kina ya neva kubadilisha nyuso na inahitaji data (picha) nyingi ili kufanya kazi kwa usahihi na kwa ushawishi. Mchakato wa uchimbaji ni hatua ambayo fremu zote kutoka klipu za video hutolewa, nyuso zinatambulika, na nyuso kisha kupangiliwa ili kuongeza utendakazi.
Mafunzo
Katika awamu ya mafunzo, neural mtandao inaweza kubadilisha uso mmoja hadi mwingine. Kulingana na ukubwa wa seti ya mazoezi na gadget ya mafunzo, mafunzo yanaweza kuchukua saa kadhaa au hata siku.
Mafunzo lazima yakamilishwe mara moja, kama vile mafunzo mengine mengi ya mtandao wa neva. Baada ya mafunzo, mtindo utaweza kubadilisha uso kutoka kwa mtu A hadi mtu B.
Uumbaji
Baada ya kielelezo kufunzwa, kina bandia kinaweza kutolewa. Fremu huchukuliwa kutoka kwa video na kisha kupangiliwa kwa nyuso zote. Mtandao wa neva uliofunzwa hutumika kubadilisha kila fremu.
Uso uliobadilishwa lazima uunganishwe na fremu asili kama hatua ya mwisho.
Kuunda Mfano wa Utambuzi wa Deepfake
Kuweka na Kuunganisha Repo ya GitHub
Kuwa na uwezo wa kutumia GPU za Google bila malipo unapofanya kazi Colab kuna faida kujifunza kwa kina. Faida ya ziada ni uwezo wa kuweka Hifadhi ya Google kwenye mashine ya mtandaoni ya wingu (VM).
Kwa ufikiaji rahisi wa vitu vyake vyote, mtumiaji amewezeshwa. Programu inayohitajika kupachika Hifadhi ya Google kwenye mashine pepe kwenye wingu itapatikana katika sehemu hii.
Kuagiza Moduli
Sasa, tutaagiza moduli zote muhimu.
Utekelezaji wa mfano
Tutatumia mfano unaochanganya picha tulivu ya Putin (chanzo cha picha) na video ya Obama. Matokeo yake ni video ya Putin akiongea na kuashiria ishara za uso zile zile ambazo Obama alitumia alipokuwa akiendesha gari.
Kabla ya kuonyesha matokeo ya mfano, vyombo vya habari vitapakiwa na kazi zitatangazwa. Vituo vya ukaguzi basi vitapakiwa na modeli itajengwa. Baada ya kuunda bandia ya kina, mitindo miwili tofauti ya uhuishaji itaonyeshwa.
Putin anahuishwa na harakati za Obama akitumia uhamishaji wa sehemu muhimu za jamaa. Jinsi hisia za usoni za Obama na lugha ya mwili zinavyoonyeshwa kwa uzuri na kwa uwazi kwa Putin wakati wa video zake inashangaza.
Kuna makosa machache ya hadubini, haswa wakati Obama anainua nyusi zake na kupepesa macho. Maneno haya hayajaigwa haswa katika muafaka wa Putin.
Bila mandhari ya kina, filamu ya Putin ingeonekana kuwa ya kuaminika na ya kweli ikiwa ingetazamwa kwenye TV au. kijamii vyombo vya habari.
Ubunifu wa mfano
Sasa, tutakuwa tukitumia vituo vya ukaguzi vilivyopewa mafunzo ya awali ili kuunda muundo kamili.
Utambuzi wa kina
Uhamishaji wa pointi muhimu hutumika kuhuisha vipengee kwenye kisanduku kilicho hapa chini. Seli inayofuata hutumia viwianishi kamili badala yake, lakini uwiano wa vipengee vyote utachukuliwa kutoka kwa video ya kuendesha gari kwa mtindo huu.
Kuboresha pato kwa kutumia kuratibu kabisa
Utaweza kutengeneza utambuzi wa kina bandia kwa njia hii.
Je! ni Hatari gani za Teknolojia ya Deepfake?
Video za Deepfake sasa zinavutia na kuburudisha kutazama kutokana na mambo mapya. Hata hivyo, kuna hatari ambayo inaweza kwenda nje ya udhibiti iliyo chini ya uso wa teknolojia hii inayoonekana kuchekesha.
Kwa hakika itakuwa vigumu kutofautisha kati ya video ghushi na halisi kama teknolojia ya kina inaendelea kusonga mbele. Kwa watu mashuhuri na watu mashuhuri, haswa, hii inaweza kuwa na athari kali. Deepfakes ambazo ni mbaya kimakusudi zina uwezo wa kuharibu kabisa kazi na maisha.
Hizi zinaweza kutumiwa na mtu aliye na nia mbaya ya kupitisha wengine na kuchukua faida ya marafiki, jamaa, na wafanyakazi wenzake. Pia wana uwezo wa kuzua mabishano duniani kote na hata vita kwa kutumia filamu za uongo za viongozi wa kigeni.
Hitimisho
Kwa muhtasari, tuko katika kipindi cha ajabu na mazingira yasiyo ya kawaida. Zaidi ya hapo awali, ni rahisi kutoa habari za uwongo na filamu na kuzieneza. Kuelewa kile ambacho ni kweli na kile ambacho si kweli inazidi kuwa changamoto.
Leo, inaonekana, hatuwezi tena kutegemea hisia zetu wenyewe.
Licha ya ukweli kwamba vigunduzi vya uwongo vya video vimeundwa, ni suala la muda tu kabla ya pengo la habari kuwa finyu hivi kwamba hata vigunduzi bora zaidi vya uwongo vitashindwa kubaini ikiwa video hiyo ni ya kweli au la.
Acha Reply