Deepfakes : comment ça marche, applications et quelques exemples
Les photos et vidéos Deepfake attirent l'attention de nombreuses personnes dans le monde et poussent les chercheurs et les législateurs à se demander : et ensuite ?
Le terme deepfake signifie « deep learning » et faux, faisant référence à l’utilisation de méthodes d’apprentissage profond de intelligence artificielle pour créer une fausse copie de n'importe quel média.
Beaucoup sont alarmés par la facilité avec laquelle il est possible de truquer des images et des vidéos à l'aide d'applications deepfake, tandis que d'autres trouvent cela très amusant. Cependant, les deepfakes sont devenus une chose.
Nous examinons donc de plus près cette technologie pour découvrir comment elle fonctionne et ce qu'elle signifie pour le monde.
Deepfake contre Intelligence Artificielle
Avant tout, il est important de noter la différence entre la sortie standard générée par l'IA et les deepfakes. Les algorithmes d'IA ont produit différents types de sorties multimédias pendant des siècles, mais vous pouvez difficilement les appeler des deepfakes.
Le terme deepfake fait référence à un faux média, tel que des vidéos, des images ou toute autre chose, qui est une version éditée par l'IA d'une copie préexistante.
L'intelligence artificielle s'est énormément développée au cours de la dernière décennie, grâce à des ordinateurs moins chers et plus puissants, ainsi qu'aux nouveaux développements dans le domaine.
Alors que les images générées par l'IA étaient facilement reconnaissables il y a dix ans, les algorithmes se sont améliorés ces dernières années, ce qui facilite la production de résultats très réalistes. C'est ce haut niveau d'authenticité qui rend les images générées par l'IA en général, et les deepfakes en particulier, très impressionnantes.
IA et apprentissage en profondeur
Pour comprendre comment les algorithmes informatiques ont évolué pour créer les visages humains très réalistes que vous pouvez trouver sur généré.photos et cettepersonneneexistepas.com, vous aurez besoin d'une introduction à l'intelligence artificielle.
Il existe différents domaines dans l'IA, selon la méthode que vous utilisez et ce que vous prévoyez d'accomplir. Vous trouverez de tout, des méthodes probabilistes comme le filtre bayésien utilisé pour la détection de spam à la logique floue, des algorithmes évolutifs qui se développent par eux-mêmes, et des réseaux de neurones artificiels, qui visent à simuler le cerveau humain.
Les réseaux de neurones
Tout comme il existe de vrais neurones dans le cerveau humain, avec leurs dendrites et leurs axones connectés dans des réseaux très complexes qui s'étendent sur des millions, voire des milliards de neurones, les neurones artificiels se connectent également. Mais leur nombre est limité par informatique Puissance.
Le but d'un réseau de neurones est de fournir une sortie ou une réponse à chaque entrée. Ceci est réalisé en enseignant d'abord le réseau comme vous le feriez avec un enfant. Après cela, il peut maintenant faire des prédictions basées sur vos enseignements.
Vous devez également noter que plus de neurones dans un réseau signifient souvent de meilleurs résultats et que plus de données d'entraînement améliorent également les résultats. C'est exactement ainsi que fonctionne le cerveau humain, du moins en théorie.
Comment fonctionne le deepfake
Il y a beaucoup de choses et de domaines où vous pouvez appliquer l'intelligence artificielle. Le deepfaking n'est que l'un d'entre eux, qui a évolué à partir de l'utilisation de réseaux de neurones pour éditer des images. Les premiers résultats étaient prometteurs, mais ils étaient très basiques jusqu'à ce que Ian Goodfellow et ses amis proposent GAN en 2014.
GAN ou Generative Adversarial Network est un framework pour l'enseignement des réseaux de neurones. Ainsi, au lieu de devoir préparer et enseigner le réseau par vous-même, vous laissez un autre réseau concurrencer le premier réseau en critiquant ses sorties. Cela conduit à la génération d'excellents résultats basés sur n'importe quel ensemble d'entraînement.
Les résultats de l'approche GAN étaient aussi phénoménaux à l'époque qu'ils le sont aujourd'hui. Il est également devenu le fondement de nombreuses solutions et applications d'IA, y compris les deepfakes. De plus, les améliorations de la puissance de calcul ont facilité la réalisation de choses incroyables, même sur les smartphones.
Applications deepfake possibles
Outre les images et vidéos très populaires qui circulent sur le net, il existe de nombreuses applications pour utiliser la technologie deepfake à d'autres fins plus utiles.
Les deepfakes peuvent aider les patients souffrant de troubles de la parole à trouver une voix, en utilisant la synthèse audio. Il peut trouver des utilisations dans la salle de classe, où des personnages historiques sont ramenés à la vie, comme cela s'est produit au musée Dalí de Saint-Pétersbourg, en Floride.
L'industrie cinématographique peut également trouver des utilisations pour les deepfakes, car cela peut réduire considérablement le coût de CGI (Computer Generated Imagery) dans les films. Les artistes et acteurs morts peuvent être ressuscités et présentés dans de nouveaux films.
Les deepfakes peuvent permettre à n'importe qui de produire des vidéos spécialisées en plusieurs langues, comme cela s'est produit avec la campagne « Malaria no more » de David Beckham et la campagne politique de Manoj Tiwari en Inde, où il parlait couramment plusieurs langues.
Le jeu peut également trouver de bonnes utilisations pour les deepfakes, car les joueurs peuvent s'immerger dans le jeu pour une expérience de réalité virtuelle plus profonde.
Pourtant, la réseaux sociaux les spécialistes du marketing trouvent des utilisations pour les personnalités des médias sociaux générées par ordinateur, créées et gérées entièrement sur ordinateur. Bien qu'il ne s'agisse pas d'un vrai deepfake, le Lil Miquela et ses 3 millions d'abonnés Instagram montrent ce qui est possible.
Quelques exemples de deepfake
Pour mieux comprendre cette technologie et les promesses qu'elle contient, voici quelques-uns des deepfakes les plus impressionnants.
- Annonce d'Obama - C'est l'un des deepfakes les plus connus, les plus anciens et les plus choquants. Sortie en 2018, cette vidéo a été créée comme un avertissement pour éclairer les gens sur les possibilités de la technologie.
Il mettait en vedette Obama faisant une annonce de service public et le qualifiait de « connard » de Trump. Le créateur est Jordan Peele et les outils qu'il a utilisés incluent Adobe After Effects et FaceApp. - Mona Lisa – La plupart des gens connaissent le chef-d'œuvre de Léonard de Vinci, la Joconde. Mais en 2019, les gens du monde entier se sont émerveillés en la voyant sourire et bouger pour la première fois, grâce aux laboratoires de recherche russes sur l'IA de Samsung.
Labellisés « têtes parlantes neurales réalistes », les chercheurs ont utilisé 7,000 XNUMX images recueillies sur YouTube pour former ce réseau neuronal. Ensuite, tout ce dont vous avez besoin est une seule photo pour correspondre aux traits du visage et animer le visage. Ils l'ont également fait avec Albert Einstein, Marilyn Monroe, Salvador Dalí et d'autres. - Appels Zoom - En 2020, deux chercheurs russes ont démontré comment vous pouvez utiliser la fonction d'arrière-plan personnalisable des appels vidéo Zoom pour créer des deepfakes animés en temps réel de qui vous voulez. Ils pourraient apparaître comme un Albert Einstein vivant et parlant, la Joconde, Donald Trump ou Boris Johnson sur les appels Web.
- Salvador Dalí - En 2019, le musée Dalí de Saint-Pétersbourg, en Floride, a accueilli l'exposition «Dalí Lives». Il comportait une version deepfake de l'artiste mort, et ils avaient besoin de plus de 1,000 6,000 heures d'apprentissage automatique et de XNUMX XNUMX images pour y parvenir.
- DeepNude - Toujours en 2019, une équipe de développeurs a publié une application impressionnante appelée DeepNude. Tout ce qu'il fallait, c'était une photo d'une femme en bikini et cela la déshabillerait complètement. Ensuite, il a ajouté un filigrane "FAKE" sur l'image, que vous pouvez supprimer pour 50 $.
L’application a étonné et indigné de nombreuses personnes. Et la pression était telle que les développeurs ont dû le retirer du Web. C'est open-sourceLe code d sur GitHub a également été supprimé, mais des sites Web comme http://deepnude.to et un robot de télégramme montre que DeepNude vit.
Applications deepfake notables
Il existe également de nombreuses applications de génération de deepfake, certaines étant plus impressionnantes que d'autres. Ils sont principalement destinés au smartphone et permettent à quiconque de manipuler rapidement des photos et des vidéos.
Ces applications incluent :
- DeepFaceLab – Disponible sur GitHub, DeepFaceLab est une solution logicielle leader pour la création de deepfakes. Il vous permet d'échanger et de vieillir les visages, de remplacer la tête et de manipuler les lèvres des politiciens et d'autres personnes d'intérêt. De nombreuses chaînes YouTube l'utilisent également.
- MyHeritage – L'offre Deep Nostalgia de MyHeritage.com permet de donner vie à des photos de famille anciennes. MyHeritage est une plateforme pour découvrir votre arbre généalogique. Ainsi, ramener vos ancêtres à la vie peut être une expérience effrayante mais impressionnante.
- FakeApp - Développé et publié par un utilisateur de Reddit, FakeApp facilite l'échange ou la lecture gratuite de visages sur une vidéo. Il a été utilisé pour créer la célèbre remasterisation de la jeune princesse Leia dans la préquelle de Star Wars : Rogue One. Cela n'a pris que quelques minutes à faire, apparemment, mais il avait l'air mieux que l'original du film, qui prenait des semaines et coûtait beaucoup plus cher.
- Reface - Une autre application impressionnante et amusante à utiliser disponible pour Android et iOS. Il est cependant livré avec des publicités, que vous pouvez supprimer avec un abonnement mensuel.
- Zao – Application deepfake chinoise qui vous permet de créer de nouvelles vidéos en quelques secondes, mais avec des résultats impressionnants. Il n'est disponible qu'en Chine.
- Deepfakes Web – Une application deepfake basée sur le cloud qui fonctionne sur le Web. Accédez simplement au site Web, téléchargez une vidéo et cliquez sur un bouton. Ensuite, le système apprendra la vidéo et en créera une nouvelle pour vous. Vous pouvez également l'entraîner pour de meilleurs résultats.
Conclusion
En arrivant à la fin de cet article deepfake, il devrait être évident à quel point cette technologie est arrivée maintenant. Et cela inclut à la fois les approches morales et immorales, car l'industrie du porno a toujours été une source d'innovation sur Internet.
Compte tenu également du coût relativement moins élevé des deepfakes IA par rapport aux CGI traditionnels, l'avenir est certainement prometteur pour l'utilisation des deepfakes dans l'industrie cinématographique, ainsi que dans d'autres applications au-delà du divertissement.