deepfake有什么用?
没想到，爱因斯坦早就预知了2019年的新冠肺炎！而且还在1950年录下一段视频，鼓励大家团结一致共同抗疫。 这段只有57秒的视频中，爱因斯坦用他带着德国口音的英语说了这么一段话：    刚刚看到这个视频的时候（高能预警），新智元小编震惊的手里咖啡杯掉在了电脑上（群众喜闻乐见的情景出现）。这是真的吗？看起来毫无违和感！ 爱因斯坦那看透人类本质的狡黠的微笑、标志性的发型和帅气的胡渣子，甚至连额头的皱纹、眼镜片的反光都非常细腻，说话的语气和口音也非常逼真。   因为这是一段来自1950年的录像，镜头比例是4：3，也可以看到镜头中还会有一些胶片视频特有的瑕疵出现。   实际上，这显然是一段人造的视频，靠的是AI（Artificial Intelligence）和AE（Adobe After Effects）。 视频作者Chris是一位视频特效师。   这个视频主要使用了DeepFake技术，配合作者高超的视频特效手法，制作出一个以假乱真的爱因斯坦视频。 使用AI让已故名人“起死回生”已经不是一件新鲜事了，但“从没人见过如此鲜活多彩的爱因斯坦影像”，Chris说。 由于没有合适的视频素材，他自掏腰包买了一些商用的爱因斯坦视频素材，并提供了一张制作前后的对比图。来我们玩一把“大家来找茬”游戏：   他告诉新智元，这个视频的制作过程主要用到了以下方法： 这个不到一分钟的视频，花了Chris差不多一周时间制作。当被问到做到如此逼真的效果，是不是有什么独门秘籍还是纯靠氪金的时候，Chris说都没有，可能唯一的秘籍就是：耐心和恒心。 醍醐灌顶的一句话，这不就是铁杵磨成针的故事吗！ 作者告诉新智元，之所以使用爱因斯坦是因为他就是智慧本智，而且他的脸无人不知无人不晓。 如果爱因斯坦“站出来”呼吁大家采取一些行动（例如勤洗手，少出门），或许大家更能接受。 去年，一个题为“突破:雪诺终于为第八季道歉”的视频在youtube上大火，它以《权力的游戏》第八季中一个阴森的场景开场。雪诺，剧中的一个角色，正在发表演讲悼念一场重大战役中的阵亡将士。但是他没有谈到士兵们的牺牲，而是话锋一转开始向大家道歉。   他环顾四周的人群， “是时候道歉了，很抱歉浪费了你的时间。对不起，我们没有从《迷失》的结局中学到任何东西。” “我很抱歉我们只用了六天时间写了第八季的剧本”琼恩 · 雪诺说。“现在，让我们烧掉第八季的剧本，永远忘记它吧。” 接着我们就看到第八季的剧本在大火中被烧掉了。   这段视频到现在已经超过200万人观看，超过2000人评论。这段视频之所以引起如此大的轰动，还有另一个原因，那就是它的特技效果。琼恩 · 雪诺的道歉显然是假的，但它看起来和听起来都是真的。这一切都要归功于DeepFake。 DeepFake来源于一个匿名的 Reddit 用户“DeepFake” ，他从2017年开始发布假的名人色情图片。 在纽约州立大学奥本尼分校教授数字媒体取证的专家 Siwei Lyu 说: “这个用户在 Reddit 上开发的DeepFake算法是非常健壮和可靠的，操作起来也十分简便。” 随后，这个用户在GitHub开源了他的代码，其他开发者也实现了一些类似的算法并不断改进， 每个能联网的人，有点计算机编程和机器学习基础就能运行DeepFake，开始制作假视频。 当然这也引发了很多担忧，尤其是政客和明星在网上有很多公开的视频和图片，容易被不法分子或者别有用心的人利用，很多国家也开始考虑制定相关政策，禁止发布DeepFake制作的内容。 首先，去GitHub上下载 Deepfacelab 或 Faceswap软件。   接下来，要收集需要伪装的人的高清照片或视频，最好是视频因为可以采集到更多的角度和面部表情。 然后，把这些图片或视频信息输入给Deepfacelab，给它一两个星期的时间来“了解”这个人的面部表情和言谈举止是如何变化的，学习完了就可以按照自己的剧情生成假视频了。   最后要选一个外貌相似者的视频作为基础，然后把Deepfacelab学到的模型迁移到基础视频中，你可以简单地把某人的脸换成别人的脸，或者改变视频中人物说的话，并调整他们的嘴型使之匹配，就能生成以假乱真的视频了。 大部分DeepFake的研究都是基于生成对抗网络的，一个生成器，一个检测器，生成器生成假内容，然后询问对应的检测器内容是否是真实的，二者不断的互动来提高生成的内容质量。 DeepFake在特效行业释放了巨大的生产力，特效工作者不用再一帧一帧的修改视频，调整好参数，输入文件，后面的工作都有机器学习来完成。 如果世界上所有的东西都可以伪造，必然引发会引发大混乱，人们不会再相信看到的，听到的任何信息。也有乐观者认为，这就像是一场猫捉老鼠的游戏，双方的竞争会导致不断的技术进步。凡事都有两面性，乐观点看，DeepFake制作的娱乐视频带给人们欢乐，但同时我们也必须提高警惕，防止DeepFake给普通人或者公众人物造成不良影响，破坏我们正常的生活秩序。  