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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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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。 ?...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: ?...人脸交换源的完整示意图 步骤 1 和 2:对源图像进行面部识别、特征提取,以及标准化剪裁(1024x1024); 步骤 3:将图像输入通用编码器进行模型训练; 步骤 4:将解码后输出的图像与需要匹配的目标进行多频带混合

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如何使用 Deepfakes 

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。...HOG特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中。 此处脸部检测的一个简单过程如下: a. 首先使用黑白来表示一个图片,以此简化这个过程(因为我们并不需要颜色数据来检测一个脸部)。...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...encoder学习如何将一个图片转化为面部特征值。 decoder A用于学习如何通过面部特征值重构图片A,decoder B用于学习如何通过面部特征值重构图片B。

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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(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...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。...GPU不仅能够加速核心模型的运行,还能加速人脸代码的识别(比如识别出这一帧中有没有需要交换的人脸)。我还没有尝试过仅在一个CPU上进行人脸交换,但我敢说仅在CPU上进行的速度肯定要慢得多。...除了这些以外,广告商引起我们情感共鸣的方式可能会更直接: Banana Republic(GAP旗下的高端时装品牌)可以把你的放置在一个与你匹配的身体上,进而从形象上说服你购买他们的皮夹克。

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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。...但是我们不能够因此完全否定这项技术的价值,我们应该好好思考,如何把它用上正道,发挥它的积极作用。 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。...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。...首先,我们给编码器输入了一张Jimmy扭曲的图片,并尝试用解码器A来重新还原他的,这就使得解码器A必须要学会在纷繁复杂的图片中识别并且还原出Jimmy的。 2.

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AI 术「Deepfakes」进化简史

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)。...这是一款 AI 驱动工具,可帮助记者检测出图像是否为 deepfakes。高通则力挺一家初创公司,能够以不可撤销的方式将原始照片及视频标记为“原创”,从而降低后续 deepfake 的识别难度。...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。...一家初创公司购买了其真实人脸的许可权,并使用 deepfake 技术将其转化为营销内容。...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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【玩转GPU】手把手教你AI

原来老王用了一个款叫“DeepFaceLab”的视频软件进行AI。据他说为了制作的视频在他家高配电脑上费了很长时间花了不少电费才合成的,就这么给他劝退了我。。。...有一天突然发现腾讯云GPU服务器有打折并且价格也相当吸引,于是就购买一下;玩一下AI。那为什么不用一般的服务器而用GPU服务器呢?我们先来说一下GPU服务器吧。。...直接翻译过来就是说GPU服务器的数据运算更适宜大数据量运算,再直接点说就是为AI运算而生的一种应用型服务器。而我们的脸软件“DeepFaceLab”也刚好是AI应用的一种,所以就尝试一下呗。...我们购买了一台系统是WIN2016的,过程跟购买云服务器一样程这里就不详说了。当然你也可以用来当云服务器,不过就有点大才小用了,因为要发挥最大的特长就是要激活它上面的核心GPU运算,那怎么激活呢?

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【玩转GPU】手把手教你AI

距上一篇【玩转GPU】手把手教你AI [前导篇]都好几天了,大家都期待下一篇。并且有同学私信我问我什么时候发布并且是什么内容。...的确这几天在忙研究另一个AI作画的软件(StableDiffusion),所以耽搁了。好吧。我们今天就直接上干货应用篇。在这个说之前希望未看上一篇的同学就点一下上一篇游览一下,并且将软件下载好。...其他目录就是过程存储目录,注意一点model目录是模型文件存放的地方,就是我们通过AI训练后的数据就存在这个目录。...6、AI进行训练。7、则进行 。8、则是将换好的合成为视频 步骤就这几步,当然执行每一步都会有会有细节询问,这里基本就一路回车可以了。...好吧,enjoy AI带来的巨变吧。。

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AI引起的“”问题,AI正在解决

△ 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。...比如一些全新的没被标注过的内容,长毛猫Angora就不知如何下爪,但短毛猫Maru会区分、能标注,它可以通过霉霉的,为这段没被标注的“霉霉”打上Swift的标签——实际就是机器自动化标注的形式之一。...另外,如果短毛猫Maru识别到这个素材中主角跟某个名人很像,它也会发挥猫的细致,一帧帧扫“”,看是否有诈——毕竟再完美的造假,也很难在每一帧里达到天衣无缝。...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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教程 | 如何使用DeepFake实现视频

机器之心发布 作者:冯沁原 不久之前,AV 视频明星的 DeepFake 火了。这篇文章将一步步教你如何实现。...如果你是第一次听说 DeepFake,一定要点击上面的视频,亲自感受一下尼古拉斯的如何占据全世界的每一个影片。 项目实战 我们要如何实现视频里的变脸呢?...因为视频是连续的图片,那么我们只需要把每一张图片中的切换了,就能得到变脸的新视频了。那么如何切换一个视频中的图片呢? 这需要我们 首先找到视频中的,然后把进行切换。...它将人脸分成了如下的区域: 眼睛 (左/右) 眉毛 (左/右) 鼻子 嘴 下巴 基于这些标记,我们不仅能够进行后续的,也能检测的具体形态,眨眼状态等。...但是 dlib 要求识别的必须是全,因此会减少我们的样本集以及一些特定的样本场景。同时,因为人脸是 64*64 像素的尺寸,因此也要处理清晰度的问题。

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