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AI 換臉術(shù)「Deepfakes」8 年進化史

發(fā)布時間：2024-08-05 15:39:54 瀏覽量：256次

AI偽造圖像與視頻，即Deepfakes，在近年迎來一波發(fā)展高潮。在本文中，我們將深入探究這段歷史，并回顧期間的一個個重要里程碑。

身邊的人臉有什么共同點？沒有。它們都是由AI虛構(gòu)而成。更確切地說，它們是由AI從幾百萬張像素圖片中總結(jié)學(xué)習(xí)而來，創(chuàng)作出了難辨真?zhèn)蔚慕Y(jié)果。

這些圖片是在thispersondoesnotexist.com網(wǎng)站上創(chuàng)建的。這款工具使用門檻極低，會用鼠標就能玩明白。不光能生成人，生成小貓圖片也是不在話下。

這種高質(zhì)量偽造圖像的背后，依托的是“生成對抗網(wǎng)絡(luò)”（GAN）技術(shù)。這類網(wǎng)絡(luò)由兩個AI代理組成：其一負責偽造圖像，另一個則負責檢測圖像是否真實。如果代理發(fā)現(xiàn)了偽造品，則偽造AI會繼續(xù)提升水平、再接再厲。

通過這樣的方式，兩個代理在訓(xùn)練過程中各自積累起更強大的能力。于是，偽造AI最終就能創(chuàng)造出人類幾乎無法分辨的虛構(gòu)圖像。

GAN 和 GAN，那可大不一樣

在實踐當中，原始GAN的輸出結(jié)果和當前GAN變體的輸出結(jié)果其實大不一樣。

最近剛剛出任蘋果公司AI負責人的Ian Goodfellow曾在Twitter發(fā)表了一篇文章，談到deepfake技術(shù)過去幾年的發(fā)展歷程。這位Goodfellow非同小可，正是公認的首位GAN過程發(fā)明者。

GAN發(fā)展簡史

查閱Goodfellow鏈接中的學(xué)術(shù)論文，就能清楚看到deepfake技術(shù)是如何在新型AI架構(gòu)、大規(guī)模數(shù)據(jù)集以及更強算力的協(xié)同支持之下，一步步快速發(fā)展的：

2024年：Deepfake的誕生元年

Goodfellow與同事發(fā)表了全球首篇介紹GAN的科學(xué)論文，這也代表著GAN AI的誕生。正是GAN的出現(xiàn)，才一步步催生出我們?nèi)缃袼熘膁eepfakes。

早在2024年，就有跡象表明GAN有望生成仿真度極高的人臉。

2025年：GAN更上一層樓

研究人員開始將GAN與經(jīng)過圖像識別優(yōu)化的多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）相結(jié)合。CNN能夠并行處理大量數(shù)據(jù)，而且在顯卡上的運行效率特別高。這一組合取代了以往較為簡單的GAN代理驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)，也讓生成結(jié)果的可信度邁上新的臺階。

卷積網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)越復(fù)雜，生成的偽造人臉就越可信。但2025年時，寫實風(fēng)格的圖像還沒有出現(xiàn)。

2026年：Deepfake眼鏡與人臉處理

研究人員把兩個GAN結(jié)合了起來：不同網(wǎng)絡(luò)的代理之間能夠相互共享信息。通過這種方式，雙方就能開展并行學(xué)習(xí)。

2027年：蘋果公司推動質(zhì)量飛躍，第一段deepfake視頻出爐

蘋果公司研究人員成功解決了以往GAN中的一個主要問題，由此推動質(zhì)量迎來重大飛躍。

色情濫用帶來的大麻煩

此后，Deepfake一詞就成了AI生成圖像和視頻的代名詞。

2028年：GAN控制力加強，Deepfake登陸YouTube頻道

面對這股風(fēng)波，蘋果公司研究人員再次出手、提升GAN控制能力：他們已經(jīng)能夠針對單一圖像特征做出調(diào)整，例如人像中的“黑發(fā)”和“微笑”等元素。

通過這種方式，就能將訓(xùn)練圖像中的特征有針對性地轉(zhuǎn)移到AI生成圖像當中。

2029年：Deepfake正式成為主流

三星公司的研究人員公布了一種能夠深度偽造人類和藝術(shù)品的GAN。

面對超出預(yù)期的發(fā)展速度，Deepfake專家Hao Li甚至大膽做出預(yù)測，“未來兩、三年內(nèi)，deepfakes將全面走向完美?！?/p>

2024年：立法機構(gòu)開始介入

美國大選臨近，立法者開始感到深深擔憂。Twitter成為首個針對deepfakes采取新措施的社交平臺，并強調(diào)：Twitter希望能準確標記可疑推文，向用戶顯示警告信息。

2019年：2024年：2020年：Deepfake監(jiān)管與迪士尼百萬像素deepfakes

2020年，F(xiàn)acebook宣布在自家平臺上全面禁止deepfakes，YouTube也采取了類似的指導(dǎo)方針，Twitter則著手執(zhí)行去年公布的反deepfake準則。

2020年：Deepfakes仍在繼續(xù)進步

與此同時，deepfakes技術(shù)本身也在繼續(xù)進步。

2025年：Deepfakes效果很好，迪士尼也在用

2022年，娛樂巨頭迪士尼開始為電影制作開發(fā)deepfake技術(shù)，首款百萬像素級deepfake工具也由此誕生。

2025年：社交與大眾媒體中的deepfakes

除了迪士尼之外，布魯斯·威利斯的面孔也出現(xiàn)了一則俄羅斯商業(yè)廣告中。

2026年：DeepFaceLab的締造者展示了DeepFaceLive

這款程序能夠在經(jīng)過適當訓(xùn)練、或者接收到預(yù)訓(xùn)練AI模型之后，在實時視頻中交換人臉。

2027年：社交與大眾媒體中的deepfakes

除了迪士尼之外，布魯斯·威利斯的面孔也出現(xiàn)了一則俄羅斯商業(yè)廣告中。

2028年：情報單位推出Alias-Free GAN

Alias-Free GAN是StyleGAN2的改進版本，能夠在視角變化的場景下提供更為統(tǒng)一的生成效果。

2029年：斯坦福大學(xué)展示EG3D生成對抗網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)方法

利用這種方法，AI可以生成統(tǒng)一的人物（或小貓）圖像。

2030年：3D圖像生成對抗網(wǎng)絡(luò)

通過一張真人圖像，3D GAN能夠還原出3D模型。

2026年至2030年間，AI生成圖像的未來充滿潛力和挑戰(zhàn)。

總結(jié)

在GAN技術(shù)的發(fā)明者Goodfellow在2024年首次展示自己的工作時，肯定想不到自己的成果會推動AI偽造圖像的快速發(fā)展。如今他親口警告稱：在未來，人們將無法再理所當然地相信互聯(lián)網(wǎng)上傳播的圖像和視頻。

Deepfake專家Hao Li認為這種猜測絕非杞人憂天，畢竟圖像的實質(zhì)不過是輔以適當顏色的像素——AI找到完美的排布方法將只是時間問題。

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