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fake是什么意思(fake是什么意思英语)

访客3年前 (2022-02-26)渗透破解477

  编者按:自换脸工具Deepfake风行全球后,人们开始意识到除了诈骗短信、诈骗 *** ,现在连视频都能“诈骗”了。为了应对这种由新技术带来的犯罪风险,近来研究人员一直在努力发掘虚假视频和真实视频的区别,而就在本月初,美国国防部正式宣布了纽约大学开发的一个检测工具,他们找到了GAN生成视频的一些明显特征。

  当时美国国防部把这项技术誉为人类对于AI的军备竞赛的一个开端,近日,这项技术的开发人员接受了媒体采访。让我们结合报道和论文,近距离看看他们的 *** 究竟怎样。

  

  Deepfake当前的缺陷是没法找到足够闭着眼睛的图像

  随着2018年年中将近,美国大选活动也开始逐渐升温,在诸多宣传中,一种新形式的虚假信息开始在社交媒体上广泛传播。这种生成虚假视频的技术叫做“Deepfake”,它能把视频中的脸换成其他人的脸,同时保持脸部肌肉运动和谐,口型和声音匹配。

  结合政治宣传,这意味着任何人都能“恶搞”候选人, *** 他们“演讲”“活动”的假视频。

  由于这项技术十分新颖,效果又格外出色,普通人如果不仔细看,可能无法分辨真实视频和虚假视频之间的区别。为了防范它背后的社会安全隐患,近日,纽约大学的研究人员找到了一种区分真假视频的可靠 *** ,他们发现在虚假视频中,人物的头部动作和瞳孔颜色通常会很怪异,当人眨眼时,它的眼球会出现诡异运动。

  什么是Deepfake?

  既然要对抗虚假视频,就让我们先从Deepfake讲起,下面是它的作品“案例”:

  

  视频中左侧为真实视频,右侧是Deepfake的加工产品。它的工作机制类似各语言间的互相翻译,先使用一种称为深层神经 *** 的机器学习系统来检查一个人的面部运动,再合成目标人物的脸,让后者作出类似的动作。

  在生成逼真的视频前,这个深层神经 *** 需要大量目标任务图像数据,图像的数量和多元性决定了 *** 的“学习”效果——数据越多,模拟效果就越逼真。

  

  上图是对神经 *** 训练、测试过程的细化图解。看罢视频,也许有人会有疑问:为什么Deepfake生成的假脸会这么自然?这是因为在训练期间(Training Phase),我们会先把目标人物A的脸抠出来,定位好五官位置,训练一个无论如何扭曲A的脸,最后都能生成正常A脸的 *** 。

  一旦上面的 *** 训练好,我们就可以往其中输入B的脸。这时在神经 *** 看来,B的脸其实就是经扭曲的A的脸,所以它会直接“纠正”。至于表情和口型等细节,这在训练过程中就已经学会了,数据越多,效果越好,相信这点不难理解。

  除了上述基础内容,为了确保生成效果,我们还要关注清晰度、人脸识别效果、图片融合等问题。

  眨眼/不眨眼?

  如果我们再去观察上面这个视频,相信不少细心的读者会发现:在虚假视频中,人物往往“双眼无神”,几乎不怎么眨眼。这正是目前Deepfake的一个弱点。

  当然,这个弱点并非来自算法本身,更多的是它使用的数据集。健康成年人的眨眼频率是2-10秒一次,一次眨眼耗费十分之一到十分之四秒。在真实演讲视频中,主讲人眨眼是十分正常的现象,但虚假视频里的假人几乎个个是“不眨眼”大师。

  

  把主持人的脸换成尼古拉斯·凯奇(对应视频帧)

  这是因为当训练深层神经 *** 时,我们用的是来自 *** 的静态图像。即便是尼古拉斯·凯奇这样的公众人物,他的大多数照片都是睁眼的,除非为了某种艺术效果,摄影师也不会公布明星的闭眼照。这意味着数据集中的图像没法表示眼球的自然运动方式。

  既然数据集中几乎没有眨眼图像,那么Deepfake学会“眨眼”的概率就几乎为零。但看到这里也许有人会有疑问,之前的视频中明明也出现了眨眼镜头,这个依据是不是不可信?这就要联系人类眨眼的频率和速度。

  

  

  上面是真假视频中人物的眨眼记录,研究人员统计了所有视频中的真人眨眼频率,并框定了一个范围,他们发现Deepfake视频中假人的眨眼频率远低于这个范围。

  如何检测眨眼?

  有了上述发现,整个“打假”问题就可以被简化为“眨眼检测”问题。

  论文作者开发了一种检测视频中人物何时眨眼的 *** 。更具体地说,他们引入了两个神经 *** ,其中之一个 *** 先扫描视频的每一帧,检测其中是否包含人脸,如果有,自动定位到眼部。之后,之一个 *** 把眼部截图输入第二个 *** ,由它利用眼睛的外观、几何特征和运动来判断这是睁眼还是闭眼。

  下面是第二个深层神经 *** LRCN的示意图:

  

  它包含三个模块:特征提取、序列学习和状态预测。

  其中特征提取模块(第二行)负责把输入的眼部图像转成神经 *** 可以“理解”的特征,这是个基于VGG16架构的CNN。序列学习模块(第三行)由RNN和LSTM构成,LSTM-RNN的使用是为了增加模型的信息存储量,避免在使用随时间反向传播(BPTT)算法时出现梯度消失。最后一个模块——状态预测,由全连接层构成,它输入LSTM的输出,并用一个概率预测是睁眼(0)还是闭眼(1)。

  根据实验结果,LRCN的准确率高达95%。

  当然,虽然论文只介绍了判断眨眼频率的 *** ,到这里就结束了。但根据之前Siwei Lyu的介绍,他们团队其实找到了一种更高效的技术,只是为了防止某些人恶意迭代Deepfake,这种 *** 暂时需要保密。

  论文 *** 的缺陷

  在接受媒体采访时,Siwei Lyu自己也坦言,论文只提出了一种短期内的有效 *** ,它的“寿命”可能很短,破解 *** 也很简单。

  之前我们提到了,算法学不会眨眼,主要是因为没有眨眼数据。换句话说,如果我们能提供大量不同眨眼阶段的图像,那么深层神经 *** 学会眨眼只是时间问题。更有甚者,为了让尼古拉斯·凯奇学会眨眼,我们不需要派狗仔去 *** ,收集自己的眼部数据就够了。

  此外,对于上面这类视频,这种 *** 也没法起作用。因为它不同于Deepfake的全脸移植,而是把假嘴和假声音(这年头合成声音也能造假)移到真人脸上。

  

  这是去年美国华盛顿大学研究团队公布的一项成果,它不需要扫描大量的演讲影音资料,也不需要分析不同人说出相同句子的嘴形,只需影音素材即可,成本和规模更小, *** 耗时也更短(17小时)。

  因此,全民“打假”依然任重道远,这种 *** 只是当前迈出的之一步。未来,生成假视频和检测假视频将成为日常生活中的常见博弈,但这应该不是所有人希望看到的。在鼓励研究人员开发更靠谱的检测 *** 的同时,我们应该呼吁停止滥用技术。

  除了不要再 *** 某些低俗、违法视频,电影工业也要把它用于正途,不要让技术沦为抠图流量明星的新“捷径”。

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