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自从被AI换了身体:做一个女装大佬无压力
作者:admin    发布时间: 2019-10-25 07:25

“吾眼瞅本身跳着芭蕾的视频,望到那一抹妖娆柔媚,惊叹本身还有如许一壁。”

听着王大柱的自述,哥几个张大了嘴巴。要清新,眼前这位,可是身高199,体重210,胸肌、腹肌全套配的铁血男儿。

自从被AI换了身体:做一个女装大佬无压力

猜猜望,壮汉咋习得的这一身绝技?

A:芭蕾舞女神附体。

B:路遇绝世高人,拜师学艺。

按常人逻辑来望,这答案,隐微是B。不过,像王大柱这么难驯化的“品栽”,走清淡路线是不走滴。

因而,切确答案是A。之因而称之为“附体”,这其实是人体深度捏造技术表现的成就。

“深度捏造”(Deepfake)是英文“deep learning”(深度学习)和“fake”(捏造)的同化词,即行使深度学习算法,实现音视频的模拟和捏造。顾名思义,人体深度捏造技术就是指始末AI模型算法将现在的人物的整个身体替换成另一幼我。

望脸时代已过,AI“邀”你来望身体

天主给了吾们张独一份的面容和一具“量产版”的躯体。

故事中,天主捏出的亚当和夏娃是人类的初首形式,接下来就是批量复制。但这并不影响被复制出的幼人们性情各异,自然穿着、走为也都有所分歧。

因此,相比AI换脸,全身深度捏造想要做得益,不只是必要完善复制,更众的是始末算法、数据的分析重构人体,进而将一幼我的外在气质嫁接以前。

全身深度捏造技术操纵生成对抗网络(GANs)创造深度捏造视频。这是一栽能“教会”计算机胜任人类做事的兴味手段。一个益的对手能让你成长更快,而GANs背后就是“从竞争中学习”的思路。

那么,GANs是如何做事的?

GANs中包含两个相互竞争的神经网络模型。一个网络称为生成器(generator),能将图像或视频行为输入并生成样本;另一个网络称为鉴别器(discriminator),能授与生成器数据和实在训练数据,是用于得到能切确区分数据类型的分类器。

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所谓机器训练过程,其实是生成器和鉴别器的“交锋”过程。在这一阶段里,前者倚赖数据库不息创造出基于样本请求的“高仿成品”,后者充当检验真伪的“警察”。

随着“交战”进走, “2019中国(澳门)传统医药国际配相符论坛”开幕鉴别器越来越难以区分生成器给到的“产品”真伪,而这个过程也会产生很众分歧水平的新相符成样本,它们被用于创建真切的相符成图像和视频。

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2018年8月,美国添州大学伯克利分校的钻研人员在网上发布了名为《人人皆为舞王》的视频,展现了深度学习算法实现行为迁移的手段。

视频中,专科舞者的行为被迁移到业余喜欢益者的身上,刹时让清淡人get到开挂技能。

同年,由德国海德堡大学图像处理配相符实验室(HCI)和科学计算跨学科中心(IWR)的计算机视觉教授比约恩·奥默尔领导的钻研幼组,发外了一篇关于教授机器以真切形式渲染人类身体活动的论文。

2019年4月,日本人工智能(AI)公司Data Grid开发了一栽AI行使,它能够自动生成不存在的人的全身模型,并能够将其行使到前卫和服装走业。

添州大学伯克利分校的钻研人员称,现在这项技术仍处于早期阶段,人体深度捏造还异国手段做到像人脸识别那样表现真伪难辨的拼接成就,这其中涉及到的不只是对身体行为的复刻,更是对步态检测、惯性捕捉、微姿态记录等技术的融相符操纵挑出更高请求。

直到现在,人体深度捏造技术望上往都是一副“人畜无害”得样子。

不过,凡事都有其两面性,在犯罪分子眼里,人体深度捏造技术在色情业、广告营销、网络敲诈等四周可谓“大有所为”。

暗化的高科技,骗子的“盈余”

众了个身体,深度捏造技术的“修为”更上一层楼。在凡事都讲求个“现在击为实”的今天,杀伤力逆而更大。

2018年,CNN驻白宫首席记者吉姆·阿科斯塔(Jim Acosta)在Infowars的编辑保罗·约瑟夫·沃森(Paul Joseph Watson)上传的一段视频片段中,阿科斯塔犹如在猛推试图拿走其麦克风的白宫做事人员。

实际上,由C-SPAN播放的原首视频与沃森上传的视频内容截然分歧。

沃森坚持认为,本身并异国篡改视频内容,原由上传时视频的自动压缩导致与原首视频相比缺失了几帧,而就这几帧正益造就了上面的那句。

因此,沃森差点被本身送往吃牢饭(没错,这事阿科斯塔曾考虑首诉沃森)。

Emm~心疼三秒钟

这栽深度捏造无需什么技术含量,即可扭弯一段视频的含义,抹暗一幼我。这能够是偶然间发生的,但做到真的很简单。

不必众久,傻瓜式操作的人体深度捏造行使便会问世。网络坦然公司Deeptrace始末构建基于计算机视觉和深度学习的工具证实了这一点。

这个AI工具,像是个基于媒体的“造人神器”,它能够操纵任何类型的相符成视频,随机相符成其中一个或几个演员的全身、面部图像和音频。

Deeptrace坦然人员称,吾能够制作一段杰夫·贝索斯(Jeff Bezos)的深度捏造视频,他说亚马逊的股票正在下跌,想想做空亚马逊股票能够赚到众少钱。当你限制住它传播的时候,损坏已经造成了。

心怀叵测的布局行使深度捏造技术对政要、记者等人物进走篡改,在发生伟大事件时能够会杂沓视听,影响音信报道的实在性,造成社会舆论紊乱,危害社会安详。

若能达到无缝拼接,很寝陋出破绽......可怕,谁快来收了这妖孽?

抱歉,现在在科技走业中还异国找到根除深度捏造的共识手段,许众分歧的技术正在钻研和测试中。其中包括:

1、调查各类镜头的数字水印,以识别深度捏造内容

2、操纵区块链技术竖立信任体系

3、创造“AI神探夏洛克”,即取样某些卷积模型,然后在视频中追求变态

4、始末基于API的监控编制望到深度捏造视频的创建、上传和共享过程

尽管这些手段都可侦测人体深度捏造的内容,但较高的实在度照样聚焦在面部识别,而探测深度捏造技术的下一件大事,是“柔”生物特征签名。

不论是面部微外情,照样身体行为、体态,都是独一无二的。添州大学伯克利分校的钻研员舒迪·阿添瓦尔(Shruti Agarwal)操纵这类柔生物识别模型,来确定这栽微弱转折是由视频人工创建的。

另一边,在于短期内,推广子虚信息和其他有毒、纵容性内容对主要平台来说是有利可图的,因此激励机制也十足纷歧致。

网易易盾实验室通知雷锋网,始末深度捏造技术,人体行为走为能够新生成,凶意改造能够会主要侵袭幼我隐私,引首的传播效答会对幼我工成负面社会影响,并且,这一系列技术给司法判定带来更大挑衅。

有钻研人员献计:不准深度捏造的详细法律能够逆而会被误导。在现有涵盖捏造和版权的法律情况下,答声援造福社会的相符成媒体行使,同时资助钻研开发工具来检测深度捏造内容,并鼓励初创企业和其他公司也如许做。

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