Je hebt misschien onlangs een video gezien van het gezicht van Nicholas Cage dat is getransponeerd naar een ander personage dat de ronde doet op internet . ^{(rounds on the internet)}Nee, we bedoelen niet een clip uit de film Face/Off . Dit zijn scènes uit verschillende films waarin Nicholas Cage zeker niet speelde, maar ze zien er wel erg overtuigend uit. Hoe hebben ze dit voor elkaar gekregen?

Welnu, het antwoord is niet "hekserij", maar een technologie die "deepfake" is genoemd en die nogal wat opschudding veroorzaakt in verschillende industrieën en gemeenschappen.

Wat is een "Deepfake"?

Het woord "deepfake" komt van de term "deep learning" en natuurlijk "nep". Deep learning is een gespecialiseerde tak van machine learning, die opnieuw deel uitmaakt van het algemene gebied van kunstmatige intelligentie^{(Artificial Intelligence)} .

Met de dramatische toename van rekenkracht en nieuw ontdekte manieren waarop computers enorme hoeveelheden gegevens uit de echte wereld kunnen verwerken en analyseren, kunnen computers nu plotseling dingen doen die de meesten van ons zich nooit hadden kunnen voorstellen. Deepfakes passen deze technologie toe om menselijke afbeeldingen te synthetiseren en foto's of video's te maken van dingen die mensen nooit deden en nooit zeiden. 

Hoe werkt deepfake-technologie?

Deep learning, dat ten grondslag ligt aan deepfake-methoden, beschrijft de moderne toepassing van neurale netsimulatie op enorme datasets. Neurale netten zijn geen nieuw concept of nieuwe technologie, maar tot de moderne tijd waren ze behoorlijk rudimentair.

Een kunstmatig neuraal net simuleert het leerproces dat plaatsvindt in biologische hersenen, althans tot op zekere hoogte. Wanneer je leert of anderszins omgaat met de buitenwereld, veranderen de verbindingen tussen je hersencellen.

Ze vormen circuits en logische structuren, versterken sommige verbindingen en verzwakken andere. Naarmate je iets onder de knie krijgt, zoals leren autorijden of tennissen, worden die hersencircuits snel en efficiënt. Uiteindelijk ben je ergens zo goed in dat je er niet eens over na hoeft te denken om het te doen.

Dat is in wezen hetzelfde als bij een deep learning-systeem. Het kijkt naar talloze voorbeelden van iets en wordt dan steeds beter in het 'begrijpen'.

In het geval van deepfakes kijkt de software naar voorbeelden van het gezicht dat u wilt transponeren en naar de video waarnaar u het wilt transponeren. Met voldoende training kan het uiteindelijk een gezicht synthetiseren dat overeenkomt met de trainingsgegevens en het vervolgens naadloos over een ander gezicht leggen.

Welke software wordt gebruikt om deepfakes te maken?

Er zijn een aantal applicaties waarmee mensen deepfakes kunnen maken. FakeApp was de eerste app die we kennen en die bedoeld is om normale mensen een kans te geven om deepfake-inhoud te maken. De website is inmiddels opgeheven en het vinden van een exemplaar is helemaal niet eenvoudig.

Makers van deepfakes zijn nu grotendeels overgestapt op een applicatie genaamd DeepFaceLab , die wordt gehost op GitHub en heeft geleid tot een eindeloze stroom tutorials op plaatsen als Reddit .

Een deepfake maken

Dit artikel is niet bedoeld als een tutorial, dus we gaan een overzicht geven van hoe deepfakes in de praktijk worden gemaakt, maar geven geen exacte stappen om er zelf een te maken.

Hier zijn een paar redenen voor, maar de belangrijkste is dat de legaliteit van het maken van deepfakes zeer omstreden is. Net zoals we geen exacte stappen zouden geven om u te helpen software te piraten of andere illegale activiteiten uit te voeren, geven we geen stapsgewijze instructies voor het maken van deepfakes.

Bovendien heeft de eigenlijke maker van DeepFaceLab een stapsgewijze video-tutorial^{(step-by-step video tutorial)} voor de software uitgebracht die iedereen kan volgen, mocht hij verantwoordelijkheid willen nemen voor een dergelijk risico.

Om een ​​idee te krijgen van hoe goed dit spul is geworden, ga je naar deze website^{(check out this website)} waar een nieuwe foto van een persoon die niet bestaat wordt gegenereerd wanneer je de pagina ververst.

Ons doel is om u te helpen de technologie te begrijpen, aangezien u er in de loop van de tijd ongetwijfeld steeds vaker mee te maken zult krijgen. Dat gezegd hebbende, dit zijn de brede fasen van het maken van een deepfake met DeepFaceLab .

Na het downloaden en uitpakken van DeepFaceLab^{(DeepFaceLab)} wordt u geconfronteerd met een map met veel andere mappen en een reeks batchbestanden.

Er is een map met de naam "werkruimte" die de trainingsmodellen, de bronvideo's en de uitvoer bevat. DeepFaceLab werkt met specifieke bestandsnamen en locaties, zodat de batchbestanden kunnen werken. Het bronbestand heeft bijvoorbeeld altijd de naam "data_src" en de bestemming heeft de naam "data_dst".

Er is geen software-interface zoals de meeste mensen die kennen. Gewoon een lijst met genummerde batchbestanden die de stappen van het proces vertegenwoordigen. Eerst^(First) hebben de bron- en bestemmingsvideo's hun frames geëxtraheerd als afbeeldingsbestanden.

Vervolgens worden verschillende analysestappen uitgevoerd, gevolgd door GPU-gebaseerde training, waarbij het neurale netwerk leert wat het nodig heeft over de gezichten in de twee video's om een ​​model te bouwen. Eindelijk wordt er een nieuwe composietvideo gemaakt.

Misbruik van deepfakes

Zoals we hierboven vermeldden, zijn deepfakes erg controversieel. Het kan in sommige landen in strijd zijn met bestaande wetten en er zijn nieuwe wetten in de maak om de technologie en de toepassingen ervan aan te pakken.

Deepfakes kunnen worden gebruikt om hoaxes te creëren, zoals een video van een president die gekke dingen zegt^{(video of a president saying crazy things)} . Het kan worden gebruikt om mensen in pornografische films in te voegen met het doel hen lastig te vallen of anderszins te schaden.

Zoals je je waarschijnlijk wel kunt voorstellen, kun je met een overtuigende deepfake veel schade aanrichten en de gevolgen als je wordt betrapt kunnen in de nabije toekomst veel ernstiger worden.

Vraag alles

Nu deze technologie bestaat en zo goed werkt, betekent dit dat we media zoals video's in een heel nieuw licht moeten bekijken. Als iemand op sociale media een video circuleert van een beroemd persoon of politicus die iets controversieels zegt of doet, moet je je eerst afvragen of de video echt is.

De meeste slecht uitgevoerde deepfakes zijn duidelijk nep, als je eenmaal weet waar je op moet letten en er een paar hebt gezien. In sommige gevallen kan zelfs een getraind oog moeite hebben om te vertellen dat er een soort CG-manipulatie plaatsvindt en naarmate de technologie verbetert, wordt dit uiteindelijk onmogelijk.

What is a Deepfake and How Are They Made?

You may have seen a video of Nicholas Cage’s face transpoѕed onto another charactеr doing the rounds on the internet recently. No, we don’t mean a clip from the movie Face/Off. These are scenes from various movies in which Nicholas Cage did definitely not play, yet they look very convincing indeed. How did they pull this off?

Well, the answer isn’t “witchcraft”, but a technology that has been dubbed “deepfake” and it’s causing quite a ruckus in various industries and communities.

What is a “Deepfake”?

The word “deepfake” comes from the term “deep learning” and of course “fake”. Deep learning is a specialized branch of machine learning,  which is again part of the overall area of Artificial Intelligence.

With the dramatic rise in computing power and newly-discovered ways for computers to process and analyze massive amount of data from the real world, computers can now suddenly do things most of us could never imagine. Deepfakes apply this technology to synthesize human images, creating photos or videos of things those people never did and never said. 

How Does Deepfake Technology Work?

Deep learning, which underpins deepfake methods, describes the modern application of neural net simulation to massive data sets. Neural nets are not a new concept or technology, but until modern times they have been pretty rudimentary.

An artificial neural net simulates the learning process that happens in biological brains, at least to some extent. When you learn or otherwise deal with the outside world, the connections between your brain cells change.

They form circuits and logical structures, strengthening some connections and weakening others. As you master something, like learning to drive or play tennis, those brain circuits become fast and efficient. Eventually you are so good at something that you don’t even have to think about doing it.

That’s essentially the same thing that happens with a deep learning system. It looks at heaps of examples of something and then becomes progressively better at “understanding it”.

In the case of deepfakes the software looks at examples of the face you want to transpose as well as the video you want to transpose it to. With enough training it can eventually synthesize a face that matches the training data and then seamlessly overlay it on any other face.

What Software is Used to Make Deepfakes?

There are a number of applications that allow people to make deepfakes. FakeApp was the first app we know of aimed at giving normal people a shot at making deepfake content. The website it now defunct and finding a copy is not easy at all.

Makers of deepfakes have now largely moved on to an application called DeepFaceLab, which is hosted on GitHub and has spawned an endless stream of tutorials on places like Reddit.

Making a Deepfake

This article is not meant to be a tutorial, so we are going to provide an overview of how deepfakes are made in practice, but not provide exact steps on how to make one yourself.

There are a few reasons for this, but the main one is that the legality of making deepfakes is highly-contentious. Just as we wouldn’t provide exact steps to help you pirate software or do other illegal activities, we won’t give step-by-step instructions for making deepfakes.

Besides, the actual creator of DeepFaceLab has released a step-by-step video tutorial for the software which anyone can follow along, should they wish to take responsibility for such a risk.

To get a gist of how good this stuff has become, check out this website where a new photograph of a person who does not exist is generated when you refresh the page.

Our goal is to help you understand the technology, since you are bound to encounter it more and more as time goes by. With that being said, these are the broad phases of creating a deepfake with DeepFaceLab.

After downloading and unzipping DeepFaceLab you are faced with a folder containing many other folders and a series of batch files.

There’s a folder called “workspace” which contains the training models, the source videos and the output. DeepFaceLab works with specific file names and locations, so that the batch files can work. For example, the source file is always named “data_src” and the destination is named “data_dst”.

There is no software interface as most people know it. Just a list of numbered batch files representing the steps of the process. First the source and destination videos have their frames extracted as picture files.

Then several analysis steps are run, followed by GPU-based training, where the neural net learns what it needs about the faces in the two videos to build a model. Finally a new composite video is produced.

Misuse of Deepfakes

As we mentioned above, deepfakes are very controversial. It may violate existing laws in some countries and new laws are in the works to deal with the technology and its applications.

Deepfakes can be used to create hoaxes, such as a video of a president saying crazy things. It can be used to insert people into pornographic films with the purpose or harassing or otherwise harming them.

As you can probably imagine, you could do a lot of damage with a convincing deepfake and the consequences if you are caught may become much more severe in the near future.

Question Everything

Now that this technology exists and works as well as it does, it means we have to look at media like videos in a whole new light. If someone circulates a video on social media of a famous person or politician saying or doing something controversial, you’ll first have to ask if the video is even real.

Most poorly-done deepfakes are obviously fake, once you know what to look for and have seen a few. However, in some cases even a trained eye may have trouble telling that some sort of CG manipulation is happening and as the tech improves it will eventually become impossible.

Related posts

• 3 manieren om een ​​foto of video te maken op een Chromebook

• Computer- en e-mailbewaking of spionagesoftware detecteren

• Flat Panel Display-technologie ontrafeld: TN, IPS, VA, OLED en meer

• Caps Lock in- of uitschakelen op Chromebook

• 4 manieren om de beste internetopties (ISP's) in uw regio te vinden

• Wat is de Discord Streamer-modus en hoe u deze instelt?

• Gaat uw computer willekeurig vanzelf aan?

• Twitch-video's downloaden

• Hoe Spotify luider en beter te laten klinken

• DVI versus HDMI versus DisplayPort – wat u moet weten

• Hoe zich te ontdoen van Yahoo Search in Chrome

• Casten naar Roku TV vanaf pc of mobiel

• Hoe herinneringen op Facebook te vinden

• Hoe maak je een screenshot op Steam

• Hoe de Hulu-foutcode RUNUNK13 te repareren

• Een artikel op Linkedin plaatsen (en de beste tijden om te posten)

• Hoe Peacock op Firestick te downloaden en te installeren

• Hoe maak je een transparante achtergrond in GIMP

• VERT.ZOEKEN gebruiken in Google Spreadsheets

• Een anoniem sms-bericht verzenden dat niet naar u kan worden getraceerd