Технологія Deepfake тепер може анонімізувати ваше обличчя для захисту
Відео Deepfake продемонстрували свої програми в розвазі - як прийнятно, так і суперечливо - але ці загальні змагальні мережі (GAN) ще мають довгий шлях, перш ніж вони запропонують переконливі результати. Це призвело до відсутності практичних застосувань та великої кількості параної, але ми починаємо бачити зусилля щодо використання технології глубоких фальшивок способами, які допоможуть людям захистити себе. Недавній документ, опублікований на Міжнародному симпозіумі з візуальних обчислень, демонструє, як глибокі помилки можуть допомогти захистити право на приватність, перш ніж вони стануть інструментом, який застосовується для заподіяння шкоди.
У статті використовується обмін обличчям, щоб анонімізувати зовнішній вигляд оратора. Хоча автори не вперше розглядали цю заявку, початкова робота просто перенесла вирази на існуюче обличчя, яке погодилося на своп. Цей новий метод натомість замінює чиєсь наявне обличчя унікально створеним з набору даних 1,5 мільйона зображень обличчя. Теоретично нове обличчя не відповідає жодному обличчю в реальності.
Хоча GAN дає відповідні результати для фотографій, вона все ще бореться із заміною облич у відео. Це можливо, тому що мережа повинна генерувати "нове" обличчя для кожного кадру. Підтримувати консистенцію для неіснуючого обличчя - непросте завдання ні в теорії, ні на практиці.
Для анонімування теми на відео, однак, глюкозний вигляд не має великого значення. Зрештою, цілі цієї GAN не в тому, щоб когось обдурити, а скоріше затьмарити обличчя людини, не втрачаючи виразності. Заблокувавши обличчя людини коробкою (як видно зліва в GIF), ми не можемо їх визначити, але ми також дуже мало знаємо про те, що вони намагаються спілкуватися.
За обставин, коли анонімність є життєво важливою, але вираз може змінити значення, наприклад, анонімізувати появу джерел у новинах чи документальних фільмах, які можуть поставити під загрозу тему, розкривши їхню особу, цей метод може бути дуже корисним і застосовується сьогодні. Єдиними помітними проблемами є глюки, які виникають при поганому освітленні або коли об'єкт робить значні рухи. Подальша робота, ймовірно, вирішить ці проблеми в найближчі роки, але застосування цього методу для очікуваних цілей не зможе легко зіткнутися з цими недоліками. Зрештою, учасники інтерв'ю, як правило, не роблять суттєвих рухів, а умови освітлення частіше керуються. Крім того, якщо мова йде про погану корекцію освітлення, для цього вже є AI.
Ми вже можемо підробляти голоси з достатньою точністю, щоб успішно себе представити іншим людям на суму 243 000 доларів США за крадіжку, тому анонімізація голосів, безумовно, не створює додаткових перешкод. Ми ніколи не потребували штучного інтелекту для зміни голосу, а також існують більш ретельні процеси для анонімності голосу. Тепер ми почали добре із відео. Якщо ви хочете спробувати це самостійно, ви можете отримати доступ до вихідного коду на GitHub.
Читати далі
Як побудувати детектор маски для обличчя за допомогою Jetson Nano 2GB та AlwaysAI
Nvidia продовжує робити ШІ на межі доступнішим та простішим у розгортанні. Тому, замість того, щоб просто переглядати еталони, щоб переглянути новий Jetson Nano 2 Гб, я вирішив взятися за проект DIY зі створення власного детектора маски для обличчя.
Tencent Китай додає сканування обличчя для моніторингу дитячих ігор
Десятки мобільних ігор буде використовувати розпізнавання обличчя, щоб переконатися, що ніхто не має ніяких неповнолітніх ігор занадто пізно вночі. Це лише початок, і Tencent каже, що технологія "Midnight Patrol" приходить до більшої кількості ігор.
Обличчя озеро Олександрівне озеро Поверхня, але остерігайтеся прекрасним друком
Витоку результати Запропонувати Алдера Озеро буде досить конкурентоспроможним з AMD, але важливо зрозуміти характеристики продуктивності основного застосування.
Apple, нарешті, дозволяє ідентифікатор обличчя з масками в IOS 15.4 Beta
Незважаючи на те, що він є "менш безпечним", ніж повне сканування, Apple дозволяє ідентифікатор обличчя з масками, нарешті.