宅男福音deepfakes开源了

本文由 「AI前线」原创，原文连接： 宅男福音deepfakes开源了
策划编辑｜Tina
做者｜ MMA GREY ELLIS
编译 | Debra，Vincent
编辑｜Emily

AI 前线导读：”互联网每每会产生一些很差的副产品，好比把 Facebook 推上风口浪尖的假新闻，以及最近很火的 AI 虚假色情视频。有人用机器学习 AI 技术把明星的脸部与色情视频表演者的脸部进行交换，几乎能够达到以假乱真的效果，好比演员 Daisy Ridley、 Gal Gadot、Scarlett Johansson 和 Taylor Swift 等都是这种技术的早期受害者。如今，居然又有人作成了 app，GitHub 上也已经被开源。这大大下降了这项技术的门槛，无疑会让这些虚假的视频传播更加普遍。然而，当普通人的脸部图像被用于虚假色情视频时，法律并不能向受害者伸出援手，这是为何呢？”

GitHub 开源工具 deepfakes

想必你还记得“神奇女侠”盖尔·加朵的脸被贴在了一个爱情动做电影女主的脸上，令无数宅男神往的女神就这么“脱了”，当时新闻一出在网络上引发了不小的轰动。据了解，这家电影公司采用的就是这个名为 deepfake 的深度学习技术，这款工具原本的用途是用来识别和交换图片、视频中人物脸部图像的工具 (灵感源自 Reddit 上超级火爆的不可描述社区 deepfakes)，可是就有这么一群不安分的人，非要把一项本该获得很好利用的技术用在某些迷之领域，╮(╯▽╰)╭为了拍片儿、看片儿煞费苦心，也真是难为他们了。

虽然以前有一些 app 能制做这样的视频，可是如今程序员也能够在家研究一下代码，本身动手，丰衣足食，得到更加“完美”的体验了（此处打马赛克）。具体该怎么操做呢？如下是一份动手指南：

概览

该项目有多个入口，你须要作的事：

• 收集照片（或使用如下训练数据中提供的照片）
• 从原始照片中提取面部图像
• 在照片上训练模型（或使用如下训练数据中提供的模型）
• 使用模型转换源代码

提取

运行您文件夹中的 python faceswap.py extract。这一步将把图像从 src 文件放到提取文件夹中。

训练

运行您安装文件中的 python faceswap.py 训练。这一步训练模型将两组照片保存到模型文件夹内。

转换

运行您文件中的 python faceswap.py 转换。这一步将把原始文件夹中的照片应用到修改后的文件夹中。

通常注意事项：

全部提到的脚本都带有 -h / - 帮助选项，以及能够接收的库。你很聪明，能够弄清楚它的工做原理，对吗？注意：如今视频尚未开始转换。您可使用 MJPG 将视频转换为照片，处理图像并将图像转换回视频。

训练数据

这是整个程序包，包含训练图像和已通过训练的模型（〜300MB）：

anonfile.com/p7w3m0d5be/…

如何建立和运行此程序

建立

fork 设置库，设置本身的环境，而后用 Dockerfile 启动。或者你能够 Dockerfiles 中的依赖关系手动进行设置。可查看

../blob/master/INSTALL.md 和../blob/master/USAGE.md

了解如何配置 virtualenv 和运行该程序的基本信息。

为了达到最佳性能，您还须要一个具备 CUDA 支持的现代 GPU。

注意：

• 从新使用现有的模型比从零开始训练快得多。
• 若是没有足够的训练数据，请从长得类似的人的图像开始，而后再转换数据。

Docker

若是您更喜欢使用 Docker，则可使用如下方法启动程序：

建立：docker build -t deepfakes 。

运行：

docker run --rm --name deepfakes -v [src_folder]：/ srv -it deepfakes bash。bash

能够用命令行替换。请注意，Dockerfile 并不能知足全部的需求，因此它可能致使在一些 python 3 命令失败。另外请注意，它没有 GUI 输出，因此 train.py 可能会发生显示图像失败的状况。您能够对此进行注释，或将其另存为文件。

如何做贡献

对生成模型感兴趣的人

欢迎到“faceswap-model”来讨论 / 建议 / 提交当前算法的替代方案。

开发者

• 完整阅读本 README
• fork 库
• 经过下面的连接下载数据
• 玩一玩
• 查阅带有'dev'标签的话题
• 对于对计算机视觉和 openCV 更感兴趣的开发人员，请移步带有“opencv”标签的话题。，也能够随时添加本身的替代方案 / 改进

非开发高级用户

• 完整阅读本 README
• fork 库
• 经过下面的连接下载数据
• 尝试玩一玩
• 查看带有'advuser'标签的话题
• 移步'facewap-playground'，看看能不能帮到其余人

终端用户

• 来这里获取代码，想玩就本身动手
• 你也能够去“facewap-playground”，帮助别人或者从别人那里得到帮助。
• 耐心一点。这对于开发人员来讲也是相对较新的技术。
• 注意全部与运行代码相关的问题都必须在“faceswap-playground”项目中公开！

反对者

• 对不起，没时间理你

关于 github.com/deepfakes

这是一个什么样的数据库？

这是一个为活跃用户开放的数据库。

为何是这个库？

joshua-wu 库彷佛不太活跃。像网址前缺乏 http：// 这个问题到如今都没解决。

为何叫作“deepfakes”，而不是 /u/deepfakes？

• 由于随着项目数目的增加，这个问题早晚会出现。
• 由于全部的荣耀都会归于 /u/ deepfakes
• 由于它会让贡献者和用户更团结

关于机器学习

计算机如何识别 / 塑造一张脸？机器学习工做原理是什么？什么是神经网络？

这个问题的答案很复杂。如下视频能够帮你更好地理解机器学习：

法律帮不了假视频受害者？

有人会问，这样使用别人的图像作这种视频和图像不会被人告吗？然而事实上，法律可能还真制裁不了这种行为。这是为何呢？

据迈阿密大学法学院教授 Mary Anne Franks 说，她以前所作的推进性犯罪定性的工做可能帮不了 AI 色情视频的受害者。Franks 制定了美国现有的大部分关于将非自愿色情定为刑事犯罪的法律。

Franks 和立法者并非没有考虑到对其余人的图像进行操做的不合理之处，而是目前全部立法的前提是非自愿色情内容侵犯了受害者的隐私。但用 AI 技术进行的面部图像交换并不构成侵犯隐私，由于不一样于裸体照片等，这些视频素材自己就是假的。你不能由于有人曝光了本不是你生活中的私密就起诉某人。

并且，这些视频的创做者很狡猾，他们会用到一些处理技巧以逃避法律的追究。

这样看起来好像法律没法向受害者伸出援手，那就没有解决的办法了吗？答案是否认的。好比名人明星能够非法使用肖像权得到商业利益的途径提起诉讼。但对于普通人来讲，最好仍是经过名誉损毁法。当 Franks 意识到惩罚色情的法律不包括关于虚假图像的条文时，她建议立法者修更名誉损毁法来解决这个问题，但目前尚未取得太大的进展。

从长期来看，解决这个问题最可行的方法是从技术这个突破口开始，即应用程序。美国的《联邦贸易委员会法》禁止“商业活动中，或对商业活动产生影响的不正当或欺骗性行为”。“若是咱们可以在这点上动一点心思，应用程序开发者恐怕就得担点责任了。这个应用程序正在将某我的的数据转换为其余人的数据。“（Google 曾在 2013 年违反了相同的规定。）

另外，企业组织也能够贡献一些力量，好比谷歌曾表示其将会把非自愿色情搜索结果与受害者的名字隔离。

一样地，在线平台也能够加大打击力度，至少能够将假视频打上虚假的标签。另外，“用 AI 来检测这些通过编辑处理的色情视频也是小事一桩，”马里兰大学计算机科学家 Jen Golbeck 表示。

由此看来，验证视频的真实性（或缺少视频）只会随着这项技术的普及而变得更加剧要。

反响

这篇文章在 reddit 上也引发了网友的热烈讨论，不少人关注的是此技术引发的道德和法律方面的问题，但也有很多人相信这项技术背后潜在价值，但愿这门技术不会被负面的消息影响。如下是选取的一部分网友的留言，从中能够大概反映出两个对立的观点：

网友 1: 色情门只是表面问题。这项具备开创性的技术正处于得到突破的边缘，它的发展速度将会比咱们想象的快得多，请多想一想将来的可能性和它将带来的成果吧。谢谢您嘞。

回复：之后一我的就能够演一部戏，明星们能够不演戏了，他们可让 Joe schmoe 来演，而后把明星的脸贴上去就好了。

网友 2: 您以为会有啥突破呢？

回复 1：就像假新闻能够传播伪造的录音同样，想象一下假视频里希拉里开玩笑说从投资银行拿了贿赂，或者普京认可她的邮件是他偷的。这很难证实是真是假啊。

回复 2: 对的，换脸算法真的颇有趣，我认为和最初的图片转换技术同样，人们之后会开发出更多追踪此类信息的技术。

网友 3: 将来几年，法庭上全部的视频和音频资料都将变得不可信。至少在人们的内心会永远对事情的真相存疑。

网友 4；我认为这是将来 AI 会如何影响咱们生活的一个很好的例子。也许将来 AI 的角色并非终结者那样的机器人，而是技术的突破会对人类道德和社会结构产生深入的影响。

网友 5: 我看大家不少人关注的是道德和法律方面的影响，难道只有我一我的以为很酷吗？这项技术真是太棒了，无缝的修改技术简直完美，这才是最重要的不是吗？

原文连接：

1. github.com/deepfakes/f…
2. www.reddit.com/r/artificia…
3. www.wired.com/story/face-…

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