宅男福音deepfakes開源了

時間 2019-11-16

標籤福音 deepfakes 開源简体版

原文原文鏈接

本文由「AI前線」原創，原文連接：宅男福音deepfakes開源了
策劃編輯｜Tina
做者｜ MMA GREY ELLIS
編譯 | Debra，Vincent
編輯｜Emily

AI 前線導讀：」互聯網每每會產生一些很差的副產品，好比把 Facebook 推上風口浪尖的假新聞，以及最近很火的 AI 虛假色情視頻。有人用機器學習 AI 技術把明星的臉部與色情視頻表演者的臉部進行交換，幾乎能夠達到以假亂真的效果，好比演員 Daisy Ridley、 Gal Gadot、Scarlett Johansson 和 Taylor Swift 等都是這種技術的早期受害者。如今，居然又有人作成了 app，GitHub 上也已經被開源。這大大下降了這項技術的門檻，無疑會讓這些虛假的視頻傳播更加普遍。然而，當普通人的臉部圖像被用於虛假色情視頻時，法律並不能向受害者伸出援手，這是爲何呢？」python

GitHub 開源工具 deepfakesgit

想必你還記得「神奇女俠」蓋爾·加朵的臉被貼在了一個愛情動做電影女主的臉上，令無數宅男神往的女神就這麼「脫了」，當時新聞一出在網絡上引發了不小的轟動。據瞭解，這家電影公司採用的就是這個名爲 deepfake 的深度學習技術，這款工具原本的用途是用來識別和交換圖片、視頻中人物臉部圖像的工具 (靈感源自 Reddit 上超級火爆的不可描述社區 deepfakes)，可是就有這麼一羣不安分的人，非要把一項本該獲得很好利用的技術用在某些迷之領域，╮(╯▽╰)╭爲了拍片兒、看片兒煞費苦心，也真是難爲他們了。程序員

雖然以前有一些 app 能製做這樣的視頻，可是如今程序員也能夠在家研究一下代碼，本身動手，豐衣足食，得到更加「完美」的體驗了（此處打馬賽克）。具體該怎麼操做呢？如下是一份動手指南：github

概覽算法

該項目有多個入口，你須要作的事：docker

收集照片（或使用如下訓練數據中提供的照片）
從原始照片中提取面部圖像
在照片上訓練模型（或使用如下訓練數據中提供的模型）
使用模型轉換源代碼

提取數據庫

運行您文件夾中的 python faceswap.py extract。這一步將把圖像從 src 文件放到提取文件夾中。bash

訓練網絡

運行您安裝文件中的 python faceswap.py 訓練。這一步訓練模型將兩組照片保存到模型文件夾內。app

轉換

運行您文件中的 python faceswap.py 轉換。這一步將把原始文件夾中的照片應用到修改後的文件夾中。

通常注意事項：

全部提到的腳本都帶有 -h / - 幫助選項，以及能夠接收的庫。你很聰明，能夠弄清楚它的工做原理，對嗎？注意：如今視頻尚未開始轉換。您可使用 MJPG 將視頻轉換爲照片，處理圖像並將圖像轉換回視頻。

訓練數據

這是整個程序包，包含訓練圖像和已通過訓練的模型（〜300MB）：

anonfile.com/p7w3m0d5be/…

如何建立和運行此程序

建立

fork 設置庫，設置本身的環境，而後用 Dockerfile 啓動。或者你能夠 Dockerfiles 中的依賴關係手動進行設置。可查看

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

瞭解如何配置 virtualenv 和運行該程序的基本信息。

爲了達到最佳性能，您還須要一個具備 CUDA 支持的現代 GPU。

注意：

從新使用現有的模型比從零開始訓練快得多。
若是沒有足夠的訓練數據，請從長得類似的人的圖像開始，而後再轉換數據。

Docker

若是您更喜歡使用 Docker，則可使用如下方法啓動程序：

建立：docker build -t deepfakes 。

運行：

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

能夠用命令行替換。請注意，Dockerfile 並不能知足全部的需求，因此它可能致使在一些 python 3 命令失敗。另外請注意，它沒有 GUI 輸出，因此 train.py 可能會發生顯示圖像失敗的狀況。您能夠對此進行註釋，或將其另存爲文件。

如何做貢獻

對生成模型感興趣的人

歡迎到「faceswap-model」來討論 / 建議 / 提交當前算法的替代方案。

開發者

完整閱讀本 README
fork 庫
經過下面的連接下載數據
玩一玩
查閱帶有'dev'標籤的話題
對於對計算機視覺和 openCV 更感興趣的開發人員，請移步帶有「opencv」標籤的話題。，也能夠隨時添加本身的替代方案 / 改進

非開發高級用戶

完整閱讀本 README
fork 庫
經過下面的連接下載數據
嘗試玩一玩
查看帶有'advuser'標籤的話題
移步'facewap-playground'，看看能不能幫到其餘人

終端用戶

來這裏獲取代碼，想玩就本身動手
你也能夠去「facewap-playground」，幫助別人或者從別人那裏得到幫助。
耐心一點。這對於開發人員來講也是相對較新的技術。
注意全部與運行代碼相關的問題都必須在「faceswap-playground」項目中公開！

反對者

對不起，沒時間理你

關於 github.com/deepfakes

這是一個什麼樣的數據庫？

這是一個爲活躍用戶開放的數據庫。

爲何是這個庫？

joshua-wu 庫彷佛不太活躍。像網址前缺乏 http：// 這個問題到如今都沒解決。

爲何叫作「deepfakes」，而不是 /u/deepfakes？

由於隨着項目數目的增加，這個問題早晚會出現。
由於全部的榮耀都會歸於 /u/ deepfakes
由於它會讓貢獻者和用戶更團結

關於機器學習

計算機如何識別 / 塑造一張臉？機器學習工做原理是什麼？什麼是神經網絡？

這個問題的答案很複雜。如下視頻能夠幫你更好地理解機器學習：

法律幫不了假視頻受害者？

有人會問，這樣使用別人的圖像作這種視頻和圖像不會被人告嗎？然而事實上，法律可能還真制裁不了這種行爲。這是爲何呢？

據邁阿密大學法學院教授 Mary Anne Franks 說，她以前所作的推進性犯罪定性的工做可能幫不了 AI 色情視頻的受害者。Franks 制定了美國現有的大部分關於將非自願色情定爲刑事犯罪的法律。

Franks 和立法者並非沒有考慮到對其餘人的圖像進行操做的不合理之處，而是目前全部立法的前提是非自願色情內容侵犯了受害者的隱私。但用 AI 技術進行的面部圖像交換並不構成侵犯隱私，由於不一樣於裸體照片等，這些視頻素材自己就是假的。你不能由於有人曝光了本不是你生活中的私密就起訴某人。

並且，這些視頻的創做者很狡猾，他們會用到一些處理技巧以逃避法律的追究。

這樣看起來好像法律沒法向受害者伸出援手，那就沒有解決的辦法了嗎？答案是否認的。好比名人明星能夠非法使用肖像權得到商業利益的途徑提起訴訟。但對於普通人來講，最好仍是經過名譽損毀法。當 Franks 意識到懲罰色情的法律不包括關於虛假圖像的條文時，她建議立法者修更名譽損毀法來解決這個問題，但目前尚未取得太大的進展。

從長期來看，解決這個問題最可行的方法是從技術這個突破口開始，即應用程序。美國的《聯邦貿易委員會法》禁止「商業活動中，或對商業活動產生影響的不正當或欺騙性行爲」。「若是咱們可以在這點上動一點心思，應用程序開發者恐怕就得擔點責任了。這個應用程序正在將某我的的數據轉換爲其餘人的數據。「（Google 曾在 2013 年違反了相同的規定。）

另外，企業組織也能夠貢獻一些力量，好比谷歌曾表示其將會把非自願色情搜索結果與受害者的名字隔離。

一樣地，在線平臺也能夠加大打擊力度，至少能夠將假視頻打上虛假的標籤。另外，「用 AI 來檢測這些通過編輯處理的色情視頻也是小事一樁，」馬里蘭大學計算機科學家 Jen Golbeck 表示。

由此看來，驗證視頻的真實性（或缺少視頻）只會隨着這項技術的普及而變得更加劇要。

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