Bạn có thể đã xem một video về khuôn mặt của Nicholas Cage chuyển sang một nhân vật khác đang thực hiện các vòng trên internet gần đây. Không, ý của chúng tôi không phải là một đoạn clip từ bộ phim Face /Off. Đây là những cảnh trong nhiều bộ phim mà Nicholas Cage chắc chắn không đóng, nhưng chúng thực sự trông rất thuyết phục. Làm thế nào họ giải quyết được điều này?
Chà, câu trả lời không phải là “phù thủy”, mà là một công nghệ được mệnh danh là “deepfake” và nó đang gây ra khá nhiều ồn ào trong các ngành công nghiệp và cộng đồng khác nhau.
Nội dung bài viết
“Deepfake” là gì?
Từ “deepfake” bắt nguồn từ thuật ngữ “học sâu” và tất nhiên là “giả”. Học sâu là một nhánh chuyên biệt của học máy, một lần nữa là một phần của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tổng thể.
Với sự gia tăng mạnh mẽ của sức mạnh tính toán và những cách mới được phát hiện để máy tính xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu từ thế giới thực, máy tính giờ đây có thể đột nhiên làm được những điều mà hầu hết chúng ta không bao giờ có thể tưởng tượng được. Deepfakes áp dụng công nghệ này để tổng hợp hình ảnh của con người, tạo ra những bức ảnh hoặc video về những điều mà những người đó chưa bao giờ làm và chưa bao giờ nói.
Công nghệ Deepfake hoạt động như thế nào?
Học sâu, làm nền tảng cho các phương pháp deepfake, mô tả ứng dụng hiện đại của mô phỏng mạng thần kinh cho các tập dữ liệu lớn. Lưới thần kinh không phải là một khái niệm hay công nghệ mới, nhưng cho đến thời hiện đại, chúng còn khá thô sơ.
Một mạng lưới thần kinh nhân tạo mô phỏng quá trình học tập xảy ra trong não bộ sinh học, ít nhất là ở một mức độ nào đó. Khi bạn học hỏi hoặc giao tiếp với thế giới bên ngoài, các kết nối giữa các tế bào não của bạn sẽ thay đổi.
Chúng tạo thành các mạch và cấu trúc logic, củng cố một số kết nối và làm suy yếu những kết nối khác. Khi bạn thành thạo điều gì đó, chẳng hạn như học lái xe hoặc chơi quần vợt, các mạch não đó sẽ trở nên nhanh chóng và hiệu quả. Cuối cùng thì bạn cũng giỏi một thứ gì đó mà bạn thậm chí không cần phải nghĩ đến việc làm nó.
Về cơ bản, điều đó cũng xảy ra với một hệ thống học sâu. Nó xem xét hàng đống ví dụ về điều gì đó và sau đó dần dần trở nên tốt hơn trong việc “hiểu nó”.
Trong trường hợp deepfakes, phần mềm sẽ xem xét các ví dụ về khuôn mặt bạn muốn chuyển đổi cũng như video bạn muốn chuyển đổi. Với đủ huấn luyện, cuối cùng nó có thể tổng hợp một khuôn mặt phù hợp với dữ liệu huấn luyện và sau đó liền mạch phủ nó lên bất kỳ khuôn mặt nào khác.
Phần mềm nào được sử dụng để tạo Deepfakes?
Có một số ứng dụng cho phép mọi người tạo deepfakes. FakeApp là ứng dụng đầu tiên mà chúng tôi biết đến nhằm mục đích giúp những người bình thường có thể tạo nội dung sâu sắc. Trang web bây giờ không còn tồn tại và việc tìm kiếm một bản sao không hề dễ dàng chút nào.
Những người tạo ra deepfakes phần lớn đã chuyển sang một ứng dụng có tên là DeepFaceLab, được lưu trữ trên GitHub và đã tạo ra một luồng hướng dẫn vô tận về những nơi như Reddit.
Làm một Deepfake
Bài viết này không phải là một bài hướng dẫn, vì vậy chúng tôi sẽ cung cấp một cái nhìn tổng quan về cách thực hiện deepfakes trong thực tế, nhưng không cung cấp các bước chính xác về cách tự tạo một cái.
Có một vài lý do giải thích cho điều này, nhưng lý do chính là tính hợp pháp của việc tạo deepfakes rất dễ gây tranh cãi. Cũng như chúng tôi sẽ không cung cấp các bước chính xác để giúp bạn vi phạm bản quyền phần mềm hoặc thực hiện các hoạt động bất hợp pháp khác, chúng tôi sẽ không đưa ra hướng dẫn từng bước để tạo deepfakes.
Bên cạnh đó, tác giả thực sự của DeepFaceLab đã phát hành một video hướng dẫn từng bước cho phần mềm mà bất kỳ ai cũng có thể làm theo, nếu họ muốn chịu trách nhiệm về rủi ro như vậy.
Để biết ý chính về việc nội dung này đã trở nên tốt như thế nào, hãy xem trang web này, nơi một bức ảnh mới về một người không tồn tại được tạo ra khi bạn làm mới trang.
Mục tiêu của chúng tôi là giúp bạn hiểu công nghệ, vì bạn chắc chắn sẽ gặp phải nó ngày càng nhiều theo thời gian. Như đã nói, đây là những giai đoạn rộng rãi của việc tạo ra một deepfake với DeepFaceLab.
Sau khi tải xuống và giải nén DeepFaceLab, bạn phải đối mặt với một thư mục chứa nhiều thư mục khác và một loạt các tệp hàng loạt.
Có một thư mục được gọi là “không gian làm việc” chứa các mô hình đào tạo, video nguồn và đầu ra. DeepFaceLab hoạt động với các tên và vị trí tệp cụ thể để các tệp hàng loạt có thể hoạt động. Ví dụ: tệp nguồn luôn được đặt tên là “data_src” và đích có tên là “data_dst”.
Không có giao diện phần mềm như hầu hết mọi người đều biết. Chỉ là danh sách các tệp hàng loạt được đánh số đại diện cho các bước của quy trình. Đầu tiên, video nguồn và video đích có khung của chúng được trích xuất dưới dạng tệp ảnh.
Sau đó, một số bước phân tích được chạy, tiếp theo là đào tạo dựa trên GPU, nơi mạng lưới thần kinh sẽ tìm hiểu những gì nó cần về các khuôn mặt trong hai video để xây dựng mô hình. Cuối cùng một video tổng hợp mới được sản xuất.
Lạm dụng Deepfakes
Như chúng tôi đã đề cập ở trên, deepfakes gây tranh cãi rất nhiều. Nó có thể vi phạm luật hiện hành ở một số quốc gia và các luật mới đang được áp dụng để xử lý công nghệ và các ứng dụng của nó.
Deepfakes có thể được sử dụng để tạo ra các trò lừa bịp, chẳng hạn như video về một tổng thống nói những điều điên rồ. Nó có thể được sử dụng để chèn mọi người vào các bộ phim khiêu dâm với mục đích quấy rối hoặc gây hại cho họ.
Như bạn có thể tưởng tượng, bạn có thể gây ra rất nhiều thiệt hại với một cú ăn sâu thuyết phục và hậu quả nếu bạn bị bắt có thể trở nên nghiêm trọng hơn nhiều trong tương lai gần.
Câu hỏi mọi thứ
Giờ đây, công nghệ này đã tồn tại và hoạt động tốt như hiện nay, điều đó có nghĩa là chúng ta phải xem phương tiện truyền thông như video dưới một góc nhìn hoàn toàn mới. Nếu ai đó lưu hành video trên mạng xã hội về một người nổi tiếng hoặc chính trị gia nói hoặc làm điều gì đó gây tranh cãi, trước tiên bạn sẽ phải hỏi xem video đó có thật hay không.
Hầu hết các deepfakes được thực hiện kém rõ ràng là giả mạo, một khi bạn biết những gì cần tìm và đã nhìn thấy một vài. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, ngay cả một con mắt được đào tạo cũng có thể gặp khó khăn khi nói rằng một số loại thao tác CG đang xảy ra và khi công nghệ được cải thiện, điều đó cuối cùng sẽ trở nên không thể.
