不信看图:
起因是这样的:有一位B站UP主利用AI技能把《射雕英雄传》里黄蓉的脸由朱茵P成了杨幂,然后这个小视频就在网上火了,一些酸溜溜的评论就出来了:
切,我们杨女士早都是国际影后了好嘛!
言归正传,视频中“换脸”后的轮廓、表情都一样,动作也很真实,险些看不出马脚。
如此高阶的换脸技能也引发了一阵惶恐:“换脸是怎么实现的?如果这一技能被用在其他地方,会怎么样?我会不会被别人假冒了都不知道?”
对付这些问题,帮尼菌想说:“不用惶恐,由于早就发生了。”
自从AI“换脸术”出身后,造出了无数假视频,比如把宅男们喜闻乐见的女主播换成海内当红小花,把川普换成尼古拉斯凯奇。
当然也有好事者热衷于制作各种“不可描述”视频。此前,神奇女侠盖尔加朵的脸就被“嫁接”在了一个成人电影女星的身上。
实在AI换脸软件流传已久,微信上也能常常看到人脸变成小动物,或是其他类似的小程序,AI在人脸这件事上的遍及度和覆盖面非常广。当然,更为胆怯的是,通过AI换脸实在很大略。
通过网络中的软件就可以轻松实现变脸的效果,不仅仅是面部特色的识别覆盖,脸型轮廓、动作和嘴型等也轻松被人工智能软件进行修正,并对原有图片或视频中的形象进行更换。
关于类似人工智能技能在视频制作领域的运用,以制作图形处理器而有名的英伟达已经在考试测验了,去年12月,它就发布了一款图像算法,可以改变视频中的景象或韶光。
汽车明明行驶在阳光明媚的道路上,而经由 AI 的改变,视频居然呈现出了夜晚的景象。不仅汽车的尾灯清晰通亮,就连原来没有路灯的道路两旁,都涌现了真实的灯光效果。
韶光再往前推,在2016年还有一项更牛气的技能,一位来自德国纽伦堡大学的教授 Justus Thies 带领团队,做了一个能实时进行面部转换的模型,叫Face2Face。
利用者选择一个目标角色,比如川普,Face2Face会将他和川普的面部特色重构并追踪,当他做出一个面部表情时,比如大张嘴,模型会重新渲染川普的脸的形状和光影,并对背景进行修正。
虽说技能的进步是好事,却实在是埋藏着许多的风险,个中不得不提的便是造假的本钱越来越低了,反过来这也意味者人们辨别“原形”的本钱却是水涨船高,如果你从未听说过AI“换脸术”,面对视频中活灵巧现的真人,自然更是真假难辨。
目前AI“换脸术”还多是用来恶搞和知足某些用户的自娱自乐,却不可避免地会对"大众年夜世人物产生负面影响,但涉及到的还仅是侵权等方面的问题。
如果放肆技能滥用,未来或许会有更多的现实隐患,有专家表示,除了换脸引发的道德和伦理问题,黑灰产利用 AI 换脸,是目前常见的一种攻击手段。
比如在2017 年 11 月下旬,阿里安全图灵实验室就曾创造,有犯罪团伙通过 3D 软件掌握人脸照片进行攻击操作,共发起过几百次攻击,导致近百名受害人驾照分被盗刷。
通过 3D 合成“假脸”认证账号注册或上岸后,黑灰产职员可在受害人绝不知情的情形下,用于黑卡虚假注册、刷单、薅羊毛、诱骗等不法行为。
我们不妨再来做个试想:人工智能技能的遍及已经深深的改变了我们,安防、教诲、金融、交通等各行各业都已经利用人脸识别,万一被人工智能软件修正了面庞的“监控视频”涌如今网络中或是法庭上,那么人脸识别和监控体系的可靠性,恐怕都要大打折扣。
既然形式如此严厉,我们又该如何应对?或许最好的办法便是以AI攻AI了。
“在人脸识别系统中,识别换脸的技能叫活体检测技能,这是一个攻防对抗技能,即用 AI 的手段来办理 AI 的攻击。” 阿里安全图灵实验室高等算法专家觉奥如此说。
通过深度学习技能,演习模型,来通过两者的纹理、肤色、反光等特性的不同而识别出来,可实现在毫秒级韶光内揪出假人脸,目前识别准确率达到 99.9 %。
此前,美国国防部研究机构 DAPRA 研发出了反变脸的AI刑侦检测工具,它的紧张功能是成功辨别由机器学习算法天生的虚假图片和视频,通过深度学习技能,让系统在软件天生的假脸中创造那些细微的线索,由此检测出图像或视频中的脸是真实的还是AI天生的。
末了,帮尼菌想说,机器视觉开拓的底层技能日益完善,导致AI换脸软件在某些领域的欺骗性不断增强,这些可以轻松天生的、真伪难辨的图片或视频,极易对当事人产生非常严重的危害,要知道这个天下上统统都是相对的,包括自由,而技能自由也应该有其“边界”,若是不能走上正途,难免会走向另一个极度。