Deepfakes: So funktioniert's, Apps & einige Beispiele

Müssen Sie sich über Deepfakes informieren? Lesen Sie weiter, während wir untersuchen, wie künstliche Intelligenz die Manipulation von Daten erleichtert und einen neuen Internettrend geschaffen hat.

Deepfake-Fotos und -Videos erregen die Aufmerksamkeit vieler auf der ganzen Welt und veranlassen Forscher und Gesetzgeber zu fragen: Was kommt als nächstes?

Der Begriff Deepfake steht für „Deep Learning“ und Fake und bezieht sich auf den Einsatz von Deep-Learning-Methoden der künstlichen Intelligenz, um eine gefälschte Kopie eines beliebigen Mediums zu erstellen.

Viele sind alarmiert darüber, wie einfach es ist, Bilder und Videos mit Deepfake-Apps zu fälschen, während andere es sehr unterhaltsam finden. Allerdings sind Deepfakes eine Sache geworden.

Deshalb schauen wir uns diese Technologie genauer an, um herauszufinden, wie sie funktioniert und was sie für die Welt bedeutet.

Deepfakes vs. Künstliche Intelligenz

Zuallererst ist es wichtig, den Unterschied zwischen standardmäßiger KI-generierter Ausgabe und Deepfakes zu beachten. KI-Algorithmen produzieren seit Ewigkeiten verschiedene Arten von Medienausgaben, aber man kann sie kaum als Deepfakes bezeichnen.

Der Begriff Deepfake bezieht sich auf ein gefälschtes Medium wie Videos, Bilder oder etwas anderes, das eine KI-bearbeitete Version einer bereits vorhandenen Kopie ist.

Künstliche Intelligenz hat sich in den letzten zehn Jahren dank billigerer und leistungsfähigerer Computer sowie neuer Entwicklungen auf diesem Gebiet immens entwickelt.

Während KI-generierte Bilder vor einem Jahrzehnt leicht zu erkennen waren, sind die Algorithmen in den letzten Jahren besser geworden, was es einfacher macht, hochrealistische Ergebnisse zu erzielen. Es ist diese hohe Authentizität, die KI-generierte Bilder im Allgemeinen und Deepfakes im Besonderen sehr beeindruckend macht.

KI und Deep Learning

Um zu verstehen, wie sich Computeralgorithmen entwickelt haben, um die hochrealistischen menschlichen Gesichter zu erstellen, die Sie auf finden können generierte.Fotos und diesepersonexistiert nicht.com, benötigen Sie eine Einführung in künstliche Intelligenz.

Es gibt verschiedene Bereiche in der KI, je nachdem, welche Methode Sie verwenden und was Sie erreichen möchten. Sie finden alles von Wahrscheinlichkeitsmethoden wie dem Bayes-Filter zur Spam-Erkennung über Fuzzy-Logik, evolutionäre Algorithmen, die sich selbst entwickeln, bis hin zu künstlichen neuronalen Netzen, die das menschliche Gehirn simulieren sollen.

Neuronale Netze

So wie es im menschlichen Gehirn echte Neuronen gibt, deren Dendriten und Axone sich in hochkomplexen Netzwerken verbinden, die Millionen bis Milliarden von Neuronen umfassen, verbinden sich auch künstliche Neuronen. Ihre Anzahl ist jedoch durch die Rechenleistung begrenzt.

Das Ziel eines neuronalen Netzes ist es, auf jede Eingabe eine Ausgabe oder Antwort bereitzustellen. Dies wird erreicht, indem Sie zuerst dem Netzwerk beibringen, wie Sie es einem Kind beibringen würden. Danach kann es nun Vorhersagen basierend auf Ihren Lehren treffen.

Beachten Sie auch, dass mehr Neuronen in einem Netzwerk oft bessere Ergebnisse bedeuten und mehr Trainingsdaten auch die Ergebnisse verbessern. Genau so funktioniert das menschliche Gehirn, zumindest theoretisch.

So funktioniert Deepfaking

Es gibt viele Dinge und Bereiche, in denen Sie künstliche Intelligenz anwenden können. Deepfaking ist nur eine davon, die sich aus der Verwendung neuronaler Netze zur Bearbeitung von Bildern entwickelt hat. Die früheren Ergebnisse waren vielversprechend, aber sie waren sehr einfach, bis Ian Goodfellow und seine Freunde 2014 GAN entwickelten.

GAN oder Generative Adversarial Network ist ein Rahmen für das Lehren neuronaler Netze. Anstatt das Netzwerk selbst vorzubereiten und zu unterrichten, lassen Sie ein anderes Netzwerk mit dem ersten Netzwerk konkurrieren, indem Sie dessen Ergebnisse kritisieren. Dies führt zu großartigen Ergebnissen basierend auf jedem Trainingssatz.

Die Ergebnisse des GAN-Ansatzes waren damals wie heute phänomenal. Es ist auch zum Fundament vieler KI-Lösungen und -Anwendungen geworden, einschließlich Deepfakes. Außerdem haben die Verbesserungen der Rechenleistung es einfacher gemacht, erstaunliche Dinge sogar auf Smartphones zu tun.

Mögliche Deepfake-Anwendungen

Abgesehen von den sehr beliebten Bildern und Videos, die im Netz kursieren, gibt es zahlreiche Anwendungen, um die Deepfake-Technologie für andere nützlichere Zwecke zu nutzen.

Deepfakes können sprachbeeinträchtigten Patienten mithilfe von Audiosynthese helfen, eine Stimme zu finden. Es kann im Klassenzimmer verwendet werden, wo historische Figuren wieder zum Leben erweckt werden, wie es im Dalí Museum in St. Petersburg, Florida, geschah.

Auch die Filmindustrie kann Deepfakes verwenden, da sie die Kosten für CGI (Computer Generated Imagery) in Filmen erheblich senken können. Tote Entertainer und Schauspieler können wiederbelebt und in neuen Filmen gezeigt werden.

Deepfakes können es jedem ermöglichen, spezialisierte Videos in mehreren Sprachen zu produzieren, wie es bei David Beckhams „Malaria no more“-Kampagne und Manoj Tiwaris politischer Kampagne in Indien geschah, bei der er fließend mehrere Sprachen sprach.

Gaming kann auch gute Verwendungsmöglichkeiten für Deepfakes finden, da die Spieler für ein tieferes Virtual-Reality-Erlebnis in das Spiel eintauchen können.

Sogar Social-Media-Vermarkter finden Verwendung für computergenerierte Social-Media-Persönlichkeiten, die vollständig am Computer erstellt und verwaltet werden. Obwohl es kein echter Deepfake ist, ist Calvin Kleins Lil Miquela und ihre 3 Millionen Instagram-Follower zeigen, was möglich ist.

Einige Deepfake-Beispiele

Um diese Technologie und ihre Versprechen besser zu verstehen, sind hier einige der beeindruckendsten Deepfakes auf dem Markt.

  • Obama-Ankündigung – Dies ist einer der bekanntesten, ältesten und schockierendsten Deepfakes. Dieses 2018 veröffentlichte Video wurde als Warnung erstellt, um die Menschen über die Möglichkeiten der Technologie aufzuklären.

    Es zeigte Obama, wie er eine Ankündigung für den öffentlichen Dienst machte, und beinhaltete, dass er Trump einen „Dummkopf“ nannte. Der Schöpfer ist Jordan Peele und die von ihm verwendeten Tools umfassen Adobe After Effects und FaceApp.

  • Mona Lisa – Die meisten kennen Leonardo da Vincis Meisterwerk, die Mona Lisa. Aber im Jahr 2019 staunten die Menschen auf der ganzen Welt, als sie dank der russischen KI-Forschungslabore von Samsung zum ersten Mal lächeln und sich bewegen sahen.

    Die Forscher, die als „realistische neurale sprechende Köpfe“ bezeichnet werden, verwendeten 7,000 Bilder, die von YouTube gesammelt wurden, um dieses neuronale Netz zu trainieren. Dann brauchen Sie nur noch ein einziges Foto, das den Gesichtszügen entspricht und das Gesicht animiert. Sie taten es auch mit Albert Einstein, Marilyn Monroe, Salvador Dalí und anderen.

  • Zoom-Anrufe – Im Jahr 2020 demonstrierten zwei russische Forscher, wie Sie die anpassbare Hintergrundfunktion von Zoom-Videoanrufen verwenden können, um in Echtzeit animierte Deepfakes von jedem zu erstellen, den Sie wollten. Sie könnten als lebender und sprechender Albert Einstein, die Mona Lisa, Donald Trump oder Boris Johnson in den Webanrufen auftreten.

  • Salvador Dalí – 2019 fand im Dalí Museum in St. Petersburg, Florida, die Ausstellung „Dalí Lives“ statt. Es zeigte eine Deepfaked-Version des toten Künstlers, und sie brauchten über 1,000 Stunden maschinelles Lernen und 6,000 Frames, um es durchzuziehen.

  • DeepNude – Ebenfalls im Jahr 2019 veröffentlichte ein Entwicklerteam eine beeindruckende App namens DeepNude. Alles was es brauchte war ein Bild einer Frau im Bikini und es würde sie komplett nackt ausziehen. Dann wurde dem Bild ein "FAKE"-Wasserzeichen hinzugefügt, das Sie für 50 US-Dollar entfernen können.

    Die App hat so viele Menschen erstaunt und empört. Und der Druck war so groß, dass die Entwickler es aus dem Netz ziehen mussten. Sein Open-Source-Code auf GitHub wurde ebenfalls entfernt, aber Websites wie http://deepnude.to und ein Telegramm-Bot zeigen, dass DeepNude weiterlebt.

Bemerkenswerte Deepfake-Apps

Es gibt auch viele Deepfake-Generator-Apps, von denen einige beeindruckender sind als andere. Sie sind hauptsächlich für das Smartphone gedacht und machen es jedem leicht, Fotos und Videos schnell zu manipulieren.

Zu diesen Apps gehören:

  • DeepFaceLab – Verfügbar am GitHub, DeepFaceLab ist eine führende Softwarelösung zum Erstellen von Deepfakes. Sie können Gesichter austauschen und altern lassen, den Kopf ersetzen und die Lippen von Politikern und anderen interessierten Personen manipulieren. Viele YouTube-Kanäle verwenden es auch.

  • MyHeritage – Das Deep Nostalgia Angebot von MyHeritage.com macht es einfach, antike Familienfotos zum Leben zu erwecken. MyHeritage ist eine Plattform zum Entdecken Ihres Stammbaums. Es kann also eine gruselige, aber beeindruckende Erfahrung sein, Ihre Vorfahren wieder zum Leben zu erwecken.

  • FakeApp – FakeApp wurde von einem Reddit-Benutzer entwickelt und veröffentlicht und macht es einfach, Gesichter in einem Video kostenlos auszutauschen oder mit ihnen zu spielen. Es wurde für das berühmte Remastering der jungen Prinzessin Leia im Star Wars: Rogue One Prequel verwendet. Es dauerte anscheinend nur wenige Minuten, aber es sah besser aus als das Original des Films, das Wochen dauerte und viel mehr kostete.

  • Reface – Eine weitere beeindruckende und unterhaltsame App für Android und iOS. Es enthält jedoch Anzeigen, die Sie mit einem monatlichen Abonnement entfernen können.

  • Zao – Chinesische Deepfake-App, mit der Sie in Sekundenschnelle neue Videos erstellen können, jedoch mit beeindruckenden Ergebnissen. Es ist nur in China erhältlich.

  • Deepfakes Web – Eine Cloud-basierte Deepfake-App, die im Web funktioniert. Rufen Sie einfach die Website auf, laden Sie ein Video hoch und klicken Sie auf eine Schaltfläche. Dann lernt das System das Video und erstellt ein neues für Sie. Sie können es auch trainieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Zusammenfassung

Am Ende dieses Deepfake-Posts sollte klar sein, wie weit diese Technologie inzwischen gekommen ist. Und dies umfasst sowohl den moralischen als auch den unmoralischen Ansatz, da die Pornoindustrie seit jeher eine Quelle für Innovationen im Internet war.

Auch angesichts der relativ günstigeren Kosten von KI-Deepfakes gegenüber herkömmlichen CGIs ist die Zukunft für den Deepfake-Einsatz in der Filmindustrie sowie in anderen Anwendungen jenseits der Unterhaltung sicherlich rosig.

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke

Nnamdi Okeke ist ein Computer-Enthusiast, der es liebt, eine große Auswahl an Büchern zu lesen. Er hat eine Vorliebe für Linux gegenüber Windows/Mac und verwendet
Ubuntu seit seinen Anfängen. Sie können ihn auf Twitter über sehen Bongotrax

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