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如何识别深度造假

主图像©Andrew Brumagen

发现深度造假并不是一件容易的事——问问就知道了汤姆•克鲁斯。(有一个使命:不可能的开玩笑吧……)

设计复杂的深度学习算法,计算机科学家预计Deew Quakes继续更加令人信服,使得发现Deepfakes更加困难 - 而且有价值。

“我们都认为,总有一天我们无法分辨出其中的差别。我是说,就视觉效果而言,我觉得你已经很接近了。问题在于你在其中投入了多少努力,”南加州大学副教授、Pinscreen创始人李皓告诉记者PBS新闻时间

“但在任何人可以创建(...)的内容方面,我认为它越来越靠近这一点。”

Deepfakes并不糟糕;他们可以滥用来制作色情和政治混乱,但是Deepfake工具可以带来过去的生活或明星电视喜剧。但无论意图,如果我们不想失去现实,发现Deepfakes仍然是必不可少的。

幸运的是,大学在布法罗大学的研究人员开发了一种能够在大学宣布的高精度提供94%的深度曲折的工具释放。

眼睛里的秘密

发现Deepfakes是一个细微的比赛。

UB计算机科学教授吕思伟在一份声明中表示:“这种角膜几乎就像一个完美的半圆形,而且具有很强的反射性。”由于这种反射率,照片中的眼睛会将任何发光的东西反射回去。

“两只眼睛的反射模式应该非常相似,因为它们看到的是相同的东西。这是我们在看一张脸时通常不会注意到的。”

由于某种原因,Deepfakes通常无法指导这些反思 - 也许是因为他们使用合成图像来制作他们的创作。Lyu和他的团队的工具利用这种弱点。

该工具 - 在今日6月在多伦多举行IEEE国际音响,演讲和信号处理的展示发布为预先打印- 开始映射面部。然后,它将注意力转向眼睛,然后将实际的眼球自身,在进一步钻孔之前,在玉米体中反射的光线下钻孔,逐个像素。

如果存在奇怪或偏离的形状,强度或反射的其他特征,您(可能)探讨Deepfakes。

如何识别深度造假

深陶瓷的AI得分。据Siwei Lyu领导的布法罗团队大学统计,眼睛中的反射中发现的差异可能是一个DeepFake的指标。信用:thispersondoesnotexist.com;Flickr Faces-HQ;布法罗大学

为了训练他们的模型,研究人员使用了来自www.thispersondoesnotexist.com.以及来自Flickr faceshq的真人照片。

虽然,所有图像都是研究人员在“纵向设置”中描述的 - 灯光亮起,面向相机,并在1,024 x 1,024像素。

Lyu的模型也有一些其他局限性。由于您检查了眼睛中反射的光,因此需要反映光源来反映。而且你需要两只眼睛,在那之上 - 如果一个人丢失或模糊,该工具没有什么可以比较。

它也没有检查眼睛的形状,或者每个UB都反映了什么;它只看待像素,并且可以通过足够的专用和细节的Deepfaker来使这些像素彼此匹配。

眼睛有它

发现深度造假的需求,从极其私密的领域,到地缘政治领域。

“不幸的是,大量这类虚假视频是出于色情目的而制作的,这(导致)了很多……对受害者造成精神上的伤害。”“还有潜在的政治影响,显示政客说了一些不该说的话或做了一些事的假视频。那就糟糕了。”

和德国人增殖。根据一份报告CB Insights.,在线上面确定的德国人数从2020年1月到6月跃升了大约24,000到超过49,000人。

随着它们的出现,寻找它们的研究人员队伍也将如此。

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