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    AI 用来拍“大片”??

    AI 又一次刷爆了朋友圈 最近云毕业正当时,各家科技公司顺势推出了自己的 AI 技术,结果又被同学们玩坏了! 这件事绝不能少了业界大佬们! ? 仔细来看,AI 技术近些年还是成熟不少,整体的面部贴合度、细节处理都有了明显的提升。近日,Deepfake 领域再一次取得了重要突破。 局部融合更考验的技术难度。为了验证算法性能,研究人员他们没有对人脸的眼部、唇部等局部器官进行了融合,效果也是非常惊人。 ? 除了替身演员的全交换外,如需要刻画一位年龄逐渐增长的人物或已经进入垂暮之年的老人,可以根据需要为角色添加细微皱纹、发型和体态。 基于梳状模型的最新算法 那么这项 AI 技术是如何实现的呢?我们先来看一组完整的路径图: ?

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    AI 技术——DeepFakes 概述(二)

    相关文章:AI 技术——DeepFakes 概述(一) DeepFakes的“短板” 尽管DeepFakes所呈现出的结果让人很惊讶,但就现在来说,它的局限性还是很明显的: 首先,DeepFakes 如果要用另外一个人的替换视频中的,那么你需要300到2000张这个人的人脸图片。所需图片的数量取决于人脸的变化程度,以及它们与原始视频的匹配程度。 因此视频比较适用于艺人,或者是那些在网上有大量照片的人。所以很明显,并不是任何人的人脸交换都是这么简单的。 其次,训练的数据必须要选择非常有代表性的图片。 DeepFakes的另一局限性在于,建立一个模型会消耗大量的时间和金钱。一般的效果大概需要48小时的训练,而一个相对不错的则需要大约72小时的训练才能达到。 如果你使用Jimmy和Oliver人脸训练得到的模型,尝试将Kimmel的换成Oliver的,结果通常都是不乐观的。

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    AI是什么魔鬼技术?

    讲到这种技术,在很早以前,网上流传着一句话,叫做有图有真相, 直到PS把人脸完美的换掉的时候,大家就觉得图片也许并不能代表真相,而代表真相的也许就剩下视频了。 ? 可是当时据制片方说,的成本太高,投资2亿美元的速7才拍了一半,面临进退两难,不过结果大家也看到了。 ? 这一技术出世后,被大量用到了明星脸上。 ? ? 当然这项技术诞生后,立马遭到大量网络用户抨击,因为技术, 可能会导致特别多的虚假视频出现,虚假新闻也会随之而来, 包括污蔑和诽谤的视频。 现在只需要在B站搜索AI,已经有许多的成品视频了, 有兴趣的话可以去搜索看一看。 任何一个新兴的技术诞生,都意味着科技的进步, 也许以后我们还可以看到李小龙的电影, 如果技术足够成熟的话。

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    AI 技术——DeepFakes 概述(一)

    他利用了深度学习和AI新技术,在成人电影中把演员的替换成某个艺人的,从而制作成了这个看上去以假乱真的视频。 从视频发布以后的好几个星期,网络上不断有人发表文章和报道,抨击这一“”技术,称这种技术将会对社会产生很多负面的影响。 所以,在这篇文章中,我将会介绍这项AI技术的功能和原理,并且阐述其有发展前途的应用领域。 首先我们要先清楚什么是DeepFakes?它能够做什么? 什么是DeepFakes? 利用DeepFakes技术,你只需要一个GPU和一些训练数据,就能够制作出以假乱真的视频。 那么接下来,让我们一起看看DeepFakes究竟是怎么做到的。

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    AI 术「Deepfakes」进化简史

    它们都是由 AI 虚构而来。更确切地说,它们是由 AI 从几百万张像素图片中总结学习而来,最终创作出了难辨真伪的结果。 这类网络由两个 AI 代理组成:其一负责伪造图像,另一个则负责检测图像是否真实。如果代理发现了伪造品,则伪造 AI 会继续提升水平、再接再厉。 更重要的是,只需要参考几张照片,三星的 deepfake AI 就能实现出色的伪造效果。 几个月之后,以色列研究人员又推出了 GAN(FSGAN)。 Wombo AI 是从真实表演者的录制视频中学习知识,再将照片人物的与原始演唱者的表情匹配起来,由此完成视频制作。 这款程序能够在经过适当训练、或者接收到预训练 AI 模型之后,在实时视频中交换人脸。但要想获得这种实时功能,用户得拥有一块能支持 3A 游戏大作的高端显卡。

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    deepfakes怎么用_如何使用 Deepfakes

    如何使用 Deepfakes 1.获取deepfakes工具包 git clone https://github.com/deepfakes/faceswap.git 2.补齐依赖包: pip install 做这个的原因是因为我们主要关注的是,所以只需要获取脸部的特征,其他环境因素对换的影响并不大。 在面部抓取的过程完成后,我们可以得到所有脸部图片。 5.转换人脸 在训练完模型后(损失值较低),可以使用以下命令对目标图进行: . 最后将转换后的人脸图片集合,合成一个视频: ffmpeg –i video-frame-%0d.png -c:v libx264 -vf “fps=25, format=yuv420p” out.mp4 下面是两个图 这样最后我们用图片B获取到的,使用encoder抽取特征,再使用A的decoder还原,便会得到A的,B的表情。

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    AI引起的“”问题,AI正在解决

    艾玛·沃森更是被double kill,不仅惨遭花式,而且受欢迎程度远超众星,位居爱情动作片区明星No.1。比大表姐、霉霉,不知要高到哪里去。 ? △ 艾玛·沃森被图 不过艾玛现在可以松口气了,AI引起的问题,现在,AI正在解决。 “猫抓老鼠” 作为Deepfakes视频最主要的素材来源平台,GIF动图和短视频共享网站Gfycat,基于平台上GIF搜索数据和工具,训练了两个AI模型,让它们来发现并与视频作斗争。 那怎么办? 目前Gfycat采取了预防为主、防治结合的指导思想。 最后,AI带来的影响还不止于此。 从Deepfakes出现、FakeApp走红开始,争议和讨论没有停歇,应对举措也没有停止。

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    AI终结者问世!美国防部推首款AI侦测工具,“反”精度99%!

    ---- 新智元报道 来源:Twitter 等 作者:文强,大明,肖琴 【新智元导读】美国防部研发出了全球首款“反AI变脸刑侦检测工具”,专用于检测AI变脸/造假技术。 如今,以GAN为代表的AI术盛行,相应的人脸检测识别技术也不得不提升,这仅仅是一场漫长而又精彩的AI军备竞赛的开始。 ? 从Deepfake到HeadOn:技术发展简史 DAPAR的担忧并非空穴来风,如今的变脸技术已经达到威胁安全的地步。 后来,deepfakes还推出一款名为Fake APP的桌面应用程序,允许用户轻松创建和分享的视频,进一步把技术门槛降低到C端。 ? 特朗普的被换到希拉里身上 由于其恶意使用引起大量批评,Deepfake已经被Reddit、Twitter等网站封杀。 2、Face2Face Face2Face同样是一项引起巨大争议的“”技术。

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    AI无法识别?这里有个方法

    选自arXiv 作者:Andreas Rossler 等 机器之心编译 参与:路、淑婷 人脸编辑技术的发展和广泛使用引起人们对隐私安全等的担忧,如 DeepFakes 可以实现视频,且逼真程度很高, 比如,DeepFakes 展示了如何使用计算机图形学和视觉技术进行视频,进而破坏别人的声誉。人脸是目前视觉内容操纵方法的主要兴趣点,这有很多原因。 最著名、最广泛的身份编辑技术是(face swapping)。这些技术流行的根源在于其轻量级特性,方便在手机上运行。 与改变表情不同,身份操纵方法将一个人的换到另一个人的面部。因此,这个类别又叫。随着 Snapchat 等消费者级别应用的广泛使用,这类技术变得流行。 DeepFakes 也可以,但它使用了深度学习技术。尽管基于简单计算机图形学技术的脸可以实时运行,但 DeepFakes 需要为每一个视频对进行训练,这非常耗时。

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    deepfacelab第七步失败_CUBASE AI

    的使用! 接下来会采用图文解说的方式进行演示,只需要跟着一步一步操作即可使用DeepFaceLab进行AI! 选择合适的版本下载到本地硬盘 为了避免出错,请将DeepFaceLab解压到硬盘根目录 解压之后请打开你的DeepFaceLab目录,从1 – 10的bat批处理文件可以理解为一些快捷命令,以后AI全靠这些 可以看到workspace文件夹里面自带两段视频还有三个文件夹,在此说明:data_dst视频是要被的视频,data_src是替换者的视频,相应的文件夹就是这两个视频分解之后的目录。 以上便是AI的前期准备工作,如果按照本教程操作无误便可进入下一个步骤:DeepFaceLab训练模式。

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    DeepFake诈骗怎么破?让他侧个身

    Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI DeepFake被用到了电信诈骗里,该怎么破? 让他转过头,看看他的侧就好了。 外网有这么一篇文章,解析了为什么在侧的情况下,面部伪造的效果大打折扣。 侧失真的原因 横向限制 使用DeepFake,当人脸是侧角度时,真实性会急剧下降。 One More Thing 犯罪并不遥远,已经有媒体报道过有嫌疑犯通过DeepFake进行IT工作的远程面试,以试图侵入公司,获取他们的客户或财务数据,以及企业IT数据和专业信息等。 在联邦机构5月份报告中描述的案例中,一些嫌疑人通过几层空壳公司进行操作,这使得识别他们的身份变得更加困难。 欢迎关注人工智能、智能汽车的小伙伴们加入我们,与AI从业者交流、切磋,不错过最新行业发展&技术进展。

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    AIZAO一晚,成本烧掉几百万

    要知道,每个ZAO用户的背后,是熊熊燃烧的服务器成本。据ZAO官方透露的消息,一个晚上ZAO的服务器就能烧掉200多万。(烧一天怎么也得500万以上了吧) 这也足见ZAO的火爆。 为什么ZAO火了 AI,不是新鲜事。 2017年底,国外一位ID为“deepfakes”的网友,利用业余时间创造了一个AI算法。后来这个算法也被广泛称为deepfakes。 用户想要体验AI,不再需要电脑、高性能GPU、数据集、编程和AI知识,只需要一部手机,一张自拍,就可以把多种影视场景中主角的,换成自己的。 手握这项技术,在视频中让你怎么说你就怎么说,让你说什么你就得说什么,谁也看不出来这是假的。对,和声音都是你的,而且有视频,但一切都是假的。 另外,ZAO也让很多用户有强烈的隐私担心。 自学配置指南 最后,贴一个量子位之前就发过的指南。如何才能自己动手搞AI

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    GitHub 热榜:AI 视频都有 App 客户端了?!

    让视频会议不再枯燥,一键,想用谁的身份开会就用谁的身份。现在,这个名为 Avatarify 的 AI 项目可以在苹果商店中下载使用了。 人类对于角色扮演的热情永远不会消退,这也是 AI 广受追捧的原因。 三个月前,机器之心曾介绍过一个项目 Avatarify。 在使用 Avatarify 时,借助 deepfake 等其他技术,在想要交换的脸部图像上对算法进行训练。通过在目标图像的相似类别上训练算法,该模型支持实时操作。 ? 还有界最喜欢的蒙娜丽莎: ? 蒙娜丽莎:「你喜欢我的微笑吗?」(Do you like my smile?) 试用效果 本着负责任的态度,我们对产品进行了试用。 参考链接: https://github.com/alievk/avatarify#configure-video-meeting-app https://avatarify.ai/

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      换脸甄别(ATDF)技术可鉴别视频、图片中的人脸是否为AI换脸算法所生成的假脸,同时可对视频或图片的风险等级进行评估。广泛应用于多种场景下的真假人脸检测、公众人物鉴别等,能有效的帮助支付、内容审核等行业降低风险,提高效率。

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