Збреши мені: як працюють діпфейки та інструкція, як зробити свій

За допомогою діпфейків вже зараз можна не лише відправити Бреда Пітта на пенсію або «воскресити» Сіда Вішеза, а й вплинути на безпеку цілих держав.

Розбираємось у ризиках технології заміни осіб у відео та пояснюємо, як вона працює.

Що таке deepfake

Діпфейк (deepfake) — це вид маніпуляції медіа-контентом, при якому використовуються нейронні мережі та алгоритми машинного навчання для створення фальшивого фото-, відео- та аудіоконтента, а також текстів.

За допомогою діпфейків можна створювати підробки, які важко відрізнити від справжніх. Тому технологія може бути використана як для розваги та творчості, так й для маніпуляції та обману.

Оскільки за допомогою deepfake можна створити відео, на якому політик чи знаменитість робить щось, чого вона насправді не робила, діпфейки можуть використовуватися для створення фейкових новин, підроблених доказів у суді, шантажу та інших злочинних дій.

Саме тому та у зв’язку із зростанням інтересу до діпфейків в останні роки виникають нові технології та інструменти для їх виявлення та боротьби з ними.

Історія появи

Коріння ідеї створення синтезованих людських зображень сягає 90-х. У 1997 році з’явилася технологія Video Rewrite, яка дозволяла моделювати артикуляцію «особи», яка збігалася з аудіодоріжкою. Пізніше у тому чи іншому вигляді подібні технології застосовувалися у високобюджетних фільмах, наприклад першому «Аватарі» (2009).

Хвиля розвитку технології діпфейків почала підніматися із поширенням нейромереж на початку 2010-х років. Тоді обчислювальні потужності були недостатніми для виробництва реалістичних діпфейків, але вже у 2014 році вчені Оксфордського університету випустили статтю, де описали алгоритм створення штучних зображень людських осіб. А у 2016 з’явилися перші діпфейк-відео на YouTube, створені за допомогою глибинних нейронних мереж.

У тому ж році дослідники зі Стенфордського університету опублікували статтю, в якій описали новий метод створення deepfake відео портретів людей.

Але найбільшу популярність deepfake набули у 2017 році, коли з’явився застосунок FaceApp. Він дозволяв користувачам змінювати своє обличчя та створювати реалістичні фотографії за допомогою нейронних мереж.

У тому ж році стався ще один ключовий поворот на шляху розвитку технології: користувач Reddit під ніком Deepfake створив серію порно-роликів, де за допомогою нейромережі замінив обличчя акторок фільмів для дорослих на голлівудських знаменитостей, включаючи «диво-жінку» Галь Гадот.

Керівництво Reddit, Twitter і навіть PornHub заборонило публікацію діпфейк-порнографії на своїх ресурсах, але ролики все одно встигли завіруситися, а всі технології синтезу зображень за допомогою ШІ отримали загальну назву deepfake на честь людини, яка першою опублікувала порно-фейки в мережі.

Далі програмісти продовжили розвивати та навчати нейронні мережі створювати гіперреалістичні відео та фотографії, та діпфейки стали просочуватись в наше життя дедалі глибше.

Тому, не зважаючи на можливість створення напрочуд реалістичних образів, deepfake викликало занепокоєння серед громадськості через потенційне використання технології для шахрайства та маніпуляції інформацією.

Щоб звернути увагу на небезпеку технології, британський телеканал Channel 4 у 2020 році випустив підроблене привітання нині покійної королеви Єлизавети II, де монарша особа була створена за допомогою діпфейку.

Тоді ж стартував проєкт Microsoft Video Authenticator, який дозволяє визначити, чи використовувався під час створення відео діпфейк.

Принцип роботи діпфейку

Суть роботи deepfake зводиться до використання глибинних нейронних мереж. Комп’ютер навчає знаходити закономірності та шаблони у зображеннях або звуці. Для цього модель має обробити велику кількість даних: наприклад, відеозаписів з людиною, яку потрібно імітувати.

Коли модель глибинного навчання досить якісна, вона може створювати нові зображення, відео або звуки, які можуть бути дуже реалістичними. Наприклад, у випадку фейкових відео, модель може створити ролик, який здається справжнім, але насправді є фальшивим.

Універсальної мережі для створення deepfake не існує. Натомість використовуються різні алгоритми та технології, наприклад, генеративно-змагальні мережі (GAN). 

GAN — це дві нейронні мережі, які працюють спільно, щоб створити реалістичне зображення або відео:

1. перша мережа (генератор) створює фальшиве зображення;
2. друга мережа (дискримінатор) — визначає, наскільки реалістичне це зображення.

Якщо дискримінатор визначить зображення як недостатньо реалістичне, знову запуститься робота генератора, який намагатиметься його покращити — і так по колу, доки не буде досягнуто переконливого зображення або аудіо:

Області застосування deepfake

Deepfake — широко застосовувана технологія, причому як у позитивних, так й негативних областях.

Спочатку розглянемо позитивні сфери застосування deepfake. Вони включають:

1. Кіно та розваги. Deepfake можна використовувати для створення спецефектів у фільмах та телешоу. Це дозволяє «знімати» переконливі сцени з бюджетом менше, ніж під час використання традиційних методів. Крім того, з’являється можливість «воскрешати» померлих знаменитостей.
2. Медицина. Діпфейки успішно застосовують для створення тривимірних моделей тканин та органів. Це допомагає точніше діагностувати захворювання та планувати операції.
3. Освіта. Технологія може допомогти в освітніх цілях, якщо використовувати її для створення інтерактивних уроків та лекцій. Наприклад, зробити діпфейк-відео для уроку історії, де про Наполеона розповість сам Наполеон.

На жаль, deepfake можна використовувати і для не дуже добрих цілей. Наприклад:

1. Шахрайство. Deepfake може використовуватись для створення підроблених документів.
2. Політична маніпуляція. Діпфейки можна використовувати для фальшивих відео, які можуть вплинути на результати виборів. З їхньою допомогою легко зіпсувати репутацію людини, і найгірше те, що, навіть коли обман розкриється, чутки в суспільстві залишаться.
3. Кібербулінг. Діпфейк може використовуватися для створення фальшивих відео чи фотографій, які можуть бути задіяні для залякування чи приниження людей. Наприклад, з вами зв’яжеться давно померла людина.

Саме через негативні області застосування до deepfake ставляться не тільки як до технології майбутнього, а й потенційно небезпечного інструменту.

Перспективи розвитку технології

Незважаючі на побоювання щодо її застосування, у 2023 році технологія deepfake продовжує розвиватися та покращуватися, що відкриває нові можливості. Найреалістичніші перспективи розвитку технології включають:

1. Поліпшення якості. З появою нових алгоритмів та покращенням технології глибинного навчання, якість deepfake буде продовжувати покращуватися, що дозволить створювати ще більш переконливі фейкові відео, фотографії та аудіозаписи.
2. Більше широке застосування. Як зазначено вище, deepfake вже використовується в багатьох областях, включаючи розваги та медицину. Очікується, що використання технології лише розширюватиметься у майбутньому. Наприклад, актори у фільмах зможуть «заговорити» різними мовами, що дозволить відмовитися від дубляжу.
3. Розвиток захисних технологій. Це швидше наслідок розвитку deepfake. Чим ефективніше ставатиме технологія, тим критичнішою буде необхідність розвивати технології захисту від фальшивих відео та фотографій. Багато компаній вже працюють над технологіями розпізнавання deepfake та запобігання їх розповсюдженню.

Проте поки що важко судити, куди саме приведуть ігри зі штучно створеними відео, тому що технологія ще молода, але стрімко розвивається.

Програми для deepfake

Якщо хочете ще глибше розібратися в тому, як працюють діпфейки, найкращий спосіб спробувати створити його самотужки. Для цього не потрібні глибокі знання нейронних мереж, тому що вже є багато застосунків, які дозволяють створювати deepfake-контент.

Ось деякі з них:

1. FaceApp. Один з перших та найпопулярніших застосунків для створення діпфейк-фото та відео. Є версії для Android та iOS. З мінусів — безплатна версія накладає вотермарк (водяний знак) на відео.
2. Reface. Застосунок для новачків, який дозволяє легко замінити обличчя у відео. З переваг — можливість заміни кількох осіб одночасно та досить реалістичний результат. Недолік – не можна створювати кліпи довше за 1 хвилину.
3. DeepFaceLab. Безплатна та опенсорна десктопна програма для створення deepfake-контенту. Вона заснована на технології глибинного навчання та пропонує багато функцій, включаючи вибір джерел, навчання моделі та створення фейкових відео та фотографій. Інструмент досить потужний, але потребує часу як для вивчення програми, так й для створення роликів.
4. Faceswap. Ще одна десктопна програма із відкритим кодом. Навчання нейромережі проводиться вручну, може займати кілька днів і потребує певних знань та навичок. На виході користувач отримує якісний контент будь-якої довжини.
5. Wombo. Мобільний застосунок для обробки селфі, в якому можна створювати відеокліпи на основі своїх фото. Професійний діпфейк тут не створиш, але для соцмереж можна зробити веселе відео.
6. Avatarify. Мобільний застосунок для створення анімованих deepfake-зображень та відео. Можна, наприклад, змусити вашу бабусю співати пісні Біллі Айліш. Також може використовуватися тільки для створення розважальних зображень та відео в соцмережі, а у безплатній версії відео будуть позначені вотермарком.

Всього існує кілька десятків нейромереж, які дозволяють створювати фейки різного ступеня достовірності та якості на будь-який смак та запити. Більше того: на ринок deepfake вже вийшли такі великі компанії, як Microsoft та IBM, тож невдовзі чекаємо на нові потужні інструменти.

Як зробити діпфейк? Інструкція

Отже, приступимо до створення власного діпфейку.

Увага! Highload рекомендує використовувати цю інструкцію лише для розваги чи навчання.

Як було сказано вище, інструментів для створення діпфейків існує дуже багато, тому ми дамо загальну інструкцію зі створення фейкового контенту. А для кожного окремого застосунка радимо вивчити додаткові матеріали:

1. Зберіть вихідні матеріали. Для створення deepfake вам потрібні фотографії або відео, які потрібно використовувати для створення фейкового контенту. Чим більше — тим краще. Деякі програми вимагають фотографування обличчя з різних боків і не дозволяють завантажувати медіафайли — лише фотографувати.
2. Виберіть програму. Обирайте програми під свої потреби та виходячи з того, який продукт ви хочете отримати. Для TikTok-ролику буде достатньо простих мобільних програм типу Reface, а для серйозного фільму знадобиться потужне десктопне рішення.
3. Навчіть модель. Рушайте до безпосереднього навчання нейромережі. Суть у тому, щоб подавати на вхід різні фото та відео у великій кількості, доки нейромережа не почне показувати потрібний результат. Іноді для цього потрібно змінювати вихідні зображення, іноді змінювати параметри самої мережі. Також цей процес може зайняти багато часу, і вам може знадобитися потужний пристрій для обробки даних.
4. Створити deepfake. Після навчання нейромережі можна почати створювати контент. Вам потрібно буде завантажити вихідні матеріали та вибрати на них осіб, яких ви бажаєте замінити. Потім програма зробить усе за вас.
5. Поліпшіть якість. Після створення deepfake-контенту ви можете покращити його якість, використовуючи додаткові функції поточної програми, такі як корекція кольору та фільтри. Також для редагування готового відео або фото можна використовувати сторонні програми, як Photoshop.

Висновок

Діпфейки — це новий вид технологій, який швидко розвивається та може мати як позитивні, так й негативні наслідки:

• З одного боку, діпфейки можуть бути використані для створення реалістичних спецефектів у кіноіндустрії, медицині та освітніх цілях. Вони також можуть бути корисними у сфері безпеки, наприклад, для навчання фахівців розпізнавання підроблених документів та зображень.
• З іншого боку, діпфейки можуть бути використані для створення фальшивих новин та одурення. Це може мати серйозні наслідки для суспільства, включаючи дезінформацію, підвищення рівня параної та довіри до технологій, а також загрозу демократичним процесам.

Щоб не стати жертвою діпфейків, потрібно як мінімум розуміти, як вони працюють, та розвивати в собі критичне мислення. У серйозних ситуаціях можна використовувати програмне забезпечення для розпізнавання фейкових відео, наприклад, Microsoft Video Authenticator.

Але в тому, щоб спробувати створювати підроблені відео для розваги, немає нічого поганого. Якщо ви новачок, стартуйте з мобільних програм на зразок FaceApp або Wombo.