Zao deepfake как зарегистрироваться

Свое лицо можно подставить героям фильмов. Правда, для этого надо быть китайцем

Новое китайское приложение ZAO работает по принципу Deep Fake — оно позволяет за несколько секунд вставить свое лицо в любое видео. Правда, проверить его очень сложно — работает приложение только в КНР и с конкретными видео. Да и с конфиденциальностью у него проблемы.

В конце августа на китайский рынок вышло приложение, позволяющее заменить лицо звезды из известных фильмов, сериалов и видеоигр на свое. В отличие от предыдущего дипфейк-приложения, ZAO работает очень быстро — ролик генерируется за несколько секунд. Раньше этот процесс требовал нескольких часов. Причем программа работает так, что отличить подделку очень сложно.

Ролик, в котором лицо Леонардо Ди Каприо меняется на лицо разработчика приложения Аллана Хиа, стало вирусным за считаные часы.

«Если вы не слышали, ZAO — это китайское приложение, которое полностью взорвало Сеть в пятницу. Лучшее применение искусственного интеллекта в стиле Deepfake, которое я когда-либо видел. Вот пример меня в роли Ди Каприо (сгенерирован менее чем за восемь секунд из одной фотографии в миниатюре)».

Чтобы получить ролик с собой в популярных сценах из сотен фильмов и сериалов, достаточно загрузить одну или несколько фотографий. Это шанс стать звездой и поменяться местами с Мэрилин Монро, Леонардо Ди Каприо или Шелдоном Купером из «Теории Большого взрыва» в считаные минуты.

Тем не менее программа все еще довольно ограничена — подставить свое лицо можно только в одно из существующих в каталоге видео. Разработчики объясняют это тем, что именно в этих роликах результат получается наиболее точным.

Американские политики уже сообщили, что намерены регулировать работу подобных приложений, так как они создают новую угрозу дезинформации. Член демократической партии США Адам Шифф назвал такие сервисы потенциальным источником «кошмарных сценариев» президентских выборов 2020 года.

Пользователи Twitter пишут, что зарегистрироваться в ZAO пока могут только пользователи с китайскими номерами телефона. Но посмотреть на смешные и пугающие шедевры умного приложения можно уже сейчас.

«Dеер Fаkе приложения становятся чертовски пугающими».

«Новое китайское приложение очень странное, но смешное (да, это я на видео)».

«Я в полном восторге от ZAO. Я загрузил пару селфи, выбрал клип, и серьезно, меньше чем за 30 секунд я полностью вставил себя в ролик. Не могу дождаться, когда смогу посмотреть целые фильмы, где каждый персонаж — это я. На заметку разработчикам, пожалуйста, не будьте злыми».

«Приложение ZАО вызывало сомнения, пока я не увидел себя Железным Человеком. Пугающе».

За выходные сервис стал невероятно популярным, но вскоре ажиотаж спал из-за обнаружившихся проблем с конфиденциальностью. Изначально в пользовательском соглашении было прописано, что все материалы, которые пользователи загружают в приложение, могут быть использованы на усмотрение разработчиков.

Эту хитрость быстро заметили и исправили, пообещав не использовать пользовательский контент и удалять файлы по требованию. Но четыре тысячи пользователей уже оставили возмущенные комментарии — рейтинг приложения упал до 1,9 из 5.

Источник

6 лучших Deepfake приложений и инструментов

Различные методы манипулирования изображениями были введены в 19 веке и позднее применялись к кинофильмам. Эти методы быстро улучшились с цифровым видео.

В начале 1990-х годов исследователи из академических институтов разработали технологию Deepfake, которая впоследствии была доработана разработчиками в онлайн-сообществах. В последнее время подделки Deepfake привлекают большое внимание за их использование в финансовых махинациях, розыгрышах и фальшивых новостях.

Это заставило правительство и промышленность выявлять и ограничивать их незаконное использование. Тем не менее технология имеет большой потенциал, если ее правильно использовать.

Что такое технология Deepfake?

Deepfakes относятся к манипулируемому визуальному контенту, генерируемому сложным искусственным интеллектом, который дает сфабрикованные изображения и звуки, которые кажутся реальными. В большинстве случаев, человек в существующем видео или изображении заменяется на чье-то подобие.

Хотя трудно создать хороший deepfake на обычном компьютере, есть много инструментов, доступных в интернете, чтобы помочь людям сделать достойные deepfakes. Технология все еще находится в зачаточном состоянии, поэтому не ожидайте идеального результата.

Мы тщательно собрали несколько хороших deepfake приложений и инструментов, которые не требуют высокого класса рабочего стола с мощными графическими картами (за исключением одного или двух). Вы можете использовать их как в исследовательских целях, так и просто для развлечения, но не нарушайте чью-либо частную жизнь.

6. Doublicat

Платформа: Android / iOS
Цена: Бесплатно

Doublicat позволяет вам сделать селфи и поместить свое лицо на мем или GIF в своей библиотеке. Это займет около 5 секунд, чтобы ваше лицо было наложено на лицо Брэда Питта, Леонардо Ди Каприо или Тейлора Свифта.

Вы будете удивлены, увидев, насколько хорошо ваше наложенное лицо принимает те же выражения, что и оригинал. Вы можете переслать результаты своей семье и друзьям или опубликовать их в Instagram.

Вывод будет довольно странным, если будет много движений лица, но в целом это интересный эксперимент. По словам разработчиков приложения, само изображение удаляется с серверов сразу после его обработки. Однако при этом сохраняется представление черт лица.

5. FaceApp

Платформа: Android / iOS
Цена: Бесплатно

FaceApp разработан российской компанией Wireless Lab. Он использует нейронные сети для генерации высокореалистичных преобразований лиц на фотографиях.

Приложение может преобразить ваше лицо, чтобы заставить его улыбаться, выглядеть старше, выглядеть моложе или просто смены пола, а также многих других захватывающих преобразований. Татуировки, виньетки, размытие объектива и наложение фона также являются частью FaceApp.

В 2018 году приложение привлекло много внимания со стороны трансгендерных и ЛГБТ-сообществ из-за его реалистичных преобразований гендерных изменений. Он также столкнулся с критикой как в социальных сетях, так и в прессе за конфиденциальность пользовательских данных.

4. Deepfakes web β

С помощью этого инструмента вы можете создавать deepfake видео в интернете. Однако кривая обучения здесь немного больше, чем то, что вы найдете в других приложениях.

Вам нужно зарегистрироваться и загрузить свои видео. Все остальное происходит в облаке, где используются мощные графические процессоры. На изучение видео/изображений и смену лиц уходит почти 4 часа. Вы также можете использовать обученную модель, чтобы менять лица, что занимает около 30 минут.

Качество выходного видео зависит от значений «потерь»: чем ниже значения потерь (при обучении из загруженных видео), тем выше качество. И, конечно, только вы можете получить доступ к своим видео и учебным данным.

3. DeepFaceLab

Платформа: Windows
Цена: Бесплатный

DeepFaceLab является ведущим программным обеспечением для создания подделок. Она использует новые нейронные сети для замены лиц в видео. Она размещена на GitHub и породила бесчисленное множество видео в интернете.

По словам его разработчиков, более 95% глубоких подделок видео создаются с помощью DeepFaceLab. Его используют несколько популярных каналов YouTube, таких, как Ctrl Shift Face, iFake и Shamook.

DeepFaceLab прекрасно работает, но для его использования необходимы технические знания. Как только вы загрузите и разархивируете инструмент, вы увидите множество папок и ряд командных файлов. Существует папка с именем «workspace», которая содержит все обучающие модели, исходные видео и выходные данные. Инструмент работает с определенными именами и местоположениями файлов, чтобы пакетный файл мог функционировать.

2. FaceSwap

Платформа: Windows | MacOS | Linux
Цена: бесплатно

FaceSwap похож на DeepFaceLab, но предоставляет больше возможностей, лучшую документацию и лучшую онлайн-поддержку. И да, он также доступен на Mac и Linux.

Это инструмент с открытым исходным кодом, наполненный функциональностью для выполнения каждого шага процесса Deepfake, от импорта первоначального видео до создания финального видео Deepfake. Чтобы запустить этот инструмент, вам нужна мощная видеокарта, так как замена лица происходит невероятно медленно.

Работая на Python, Keras и Tensorflow, Faceswap имеет активное сообщество, поддерживающее и разрабатывающее программное обеспечение. Есть много учебников, которые помогут вам начать работу.

1. Zao

Платформа: Android | iOS
Цена: бесплатно

Технология глубокой подделки Zao позволяет вам модулировать голоса знаменитостей и накладывать свое лицо на тело актера в сцене.

Просто нажмите на одну фотографию и попробуйте тысячи модных причесок, одежды и макияжа. Приложение предоставляет вам множество видеоклипов, нарядов и буквально неограниченные возможности для изучения.

В 2019 году Zao за короткое время приобрел значительную популярность, позволив пользователям обмениваться лицами с любимыми актерами в коротких клипах из телепередач и фильмов. За месяц он стал самым загружаемым бесплатным приложением в Китае. С ростом популярности, его разработчики также столкнулись с критикой политики конфиденциальности приложения.

Это займет всего несколько секунд, чтобы поменять ваше лицо, но так как алгоритм в основном обучен на китайских лицах, это может выглядеть не так естественно, как вы ожидаете.

Тем не менее все эти инструменты демонстрируют, как быстро развивался базовый ИИ: то, что раньше требовало тысячи картинок, чтобы сделать достаточно убедительное глубокое поддельное видео, теперь требует только одного изображения и дает лучшие результаты.

Источник

Наше лицо в чужом теле: создаем крутой дипфейк — 3 лучших приложения 2021 года для видео

Deepfake – это специальная технология манипуляции с изображениями, позволяющая создать сфабрикованные фотографии, максимально приближенные к реальным. Впервые такие подделки были разработаны еще в начале 90-х, однако массово доступными они стали только сейчас. И сегодня отредактированные картинки активно используются мошенниками, папарацци и обычными пользователями соцсетей.

Немного о технологии

В основе Deepfakes лежит сложный искусственный интеллект, который генерирует изображения или звуки, создавая совершенно новые случайные образы. И чаще всего программа заменяет лицо человека чьим-то подобным.

Чтобы создать приложение, разработчики используют модели глубокого репрезентативного обучения, основанные на искусственных нейронных сетях.

На обычном компьютере создать качественный deepfake скорее всего не получится. Однако существуют приложения, позволяющие каждому попробовать данную технологию на себе и немного поиграть с различными изображениями.

Лучшие приложения и их использование

Чтобы не перебирать все приложения с технологией deepfake, можно воспользоваться нашей подборкой. Здесь перечислены лучшие ПО, с помощью которых можно сделать максимально реалистичную картинку на самом обычном компьютере или смартфоне. Полученные изображения следует использовать исключительно в исследовательских или развлекательных целях.

DeepFaceLab

Лучшим ПО для создания фотоподделок считается DeepFaceLab. Это бесплатная платформа для Windows, работающая на основе новейших нейронных связей. Она позволяет заменить лицо не только на фото, но и на видео. По статистике более 95% всех сфабрикованных видео создаются именно с помощью этой программы.

Посмотреть результаты можно на YouTube-каналах как Ctrl Shift Face, iFake и Shamook.

Чтобы воспользоваться DeepFaceLab, необходимо скачать утилиту на сайте GitHub. Однако следует учесть, что интерфейс программы достаточно сложный и без определенных технических знаний с ним не разобраться.

FaceApp

О приложении FaceApp, наверное, уже слышал каждый. Фото, сделанные в этой программе, стали вирусными в Инстаграм и Фэйсбук. С помощью FaceApp пользователи могут преобразить свое лицо до неузнаваемости: добавить улыбку, сделать его старше или младше и даже сменить пол.

В приложении есть как платные, так и бесплатные функции.

Пользоваться этой программой достаточно просто. Нужно лишь установить ее на телефон через PlayMarket и запустить. Далее нужно загрузить или сделать селфи и применить к нему понравившееся фильтры.

Zao – это бесплатная платформа для смартфонов, которая позволяет не только редактировать фото, но и монтировать видео. С ее помощью можно заменить собственный голос голосом любой знаменитости или наложить свое лицо на тело актера на сцене.

Редактируя фото, можно поменять прическу, одежду или макияж.

Максимальную популярность Zao приобрел в 2019 году. Тогда пользователи стали массово обмениваться смонтированными видео со своим лицом в популярных клипах из телепередач или фильмов.

FaceSwap

FaceSwap – программа для Windows, Mac и Linux с большими возможностями и функционалом. Для использования необходимо иметь хороший ПК с мощной видеокартой.

Также желательно обладать определенными техническими навыками. Однако, научившись в полной мере пользоваться FaceSwap, можно создавать максимально качественные и реалистичные deepfakes.

Doublicat

Очередное приложение для смартфонов с достаточно простым интерфейсом и неплохим функционалом. Всего за 5 секунд пользователь может наложить свое лицо на тело Бреда Питта или Анджелины Джоли. При этом выражение лица останется таким же, как у оригинала.

Возможности искусственного интеллекта постоянно расширяются и то, что раньше было только фантазией, сейчас стало реальностью. Примером этому являются многочисленные приложения с технологией deepfake. Они позволяют пользователям всего за пару кликов наложить свое лицо на тело любой знаменитости, получив максимально реалистичное изображение.

Источник

ZAO Android

Теперь вы можете стать звездой легендарных фильмов благодаря ZAO, видеоредактору для Android устройств, который может заменить лицо актера вашим

Если некоторое время назад FaceApp, приложение, которое старела нас, захватило мобильные телефоны полмира, то теперь ZAO угрожает сделать то же самое. Это приложение для редактирования фотографий, которое может заменить лица актеров в фильмах и сериалах. То есть, наконец, вы можете удалить лицо Харрисона Форда в «Возвращении джедая» и жениться на принцессе Лея.

Глубокие подделки, чтобы появляться в фильмах

Это приложение родом из Китая и использует искусственный интеллект, примененный к изображению для достижения потрясающе реалистичных результатов. Просто поделитесь фотографией своего лица с приложением, и оно включит его в видеоклип, даже адаптируя его под речь. Ладно, это конечно, не невероятно точно, но очень забавно.

Также интересно является то, как это приложение обрабатывает личные данные, что делает его довольно спорным. Если вы несколько месяцев назад передали свою информацию российской корпорации с вышеупомянутым FaceApp, не думаю что ее передача китайцам волнует вас? Все эти данные в конечном итоге продаются.

Помимо этой небольшой проблемы с конфиденциальностью, знайте, что приложение полностью на китайском языке и что вам нужно будет зарегистрироваться с китайским мобильным номером. Но, есть сайты с номерами телефонов для этих штучек.

Источник

DeepFake-туториал: создаем собственный дипфейк в DeepFaceLab

Библиотека программиста

DeepFake – технология синтеза изображения, основанная на искусственном интеллекте и используемая для замены элементов изображения на желаемые образы. Если вы не слышали о дипфейках, посмотрите приведенный ниже видеоролик. В нём актёр Джим Мескимен читает стихотворение «Пожалейте бедного пародиста» в двадцати лицах знаменитостей.

Название технологии – объединение терминов «глубокое обучение» (англ. Deep Learning) и «подделка» (англ. Fake). В большинстве случаев в основе метода лежат генеративно-состязательные нейросети (GAN). Одна часть алгоритма учится на фотографиях объекта и создает изображение, буквально «состязаясь» со второй частью алгоритма, пока та не начнет путать копию с оригиналом.

В следующем видео показаны процессы, происходящие за кулисами обучения нейросети. Как пишет автор проекта Sham00K, на итоговое видео потрачено более 250 часов работы, использовались 1200 часов съемочных материалов и 300 тыс. изображений. Объем сгенерированных данных составил приблизительно 1 Тб.

Области применения технологии

Уже имеются целые YouTube- и Reddit-каналы c дипфейк-роликами. Технология DeepFake может применяться для самых разных целей.

Кинопроизводство. Производство фильмов сегодня – крайне затратный процесс с арендой камер, студий и оплатой работы актёров. Развитие технологии DeepFake позволит сократить затраты на съемочный процесс, монтаж и спецэффекты.

Локализация рекламы. Достаточно записать один рекламный ролик со знаменитостью, после чего записанное лицо можно переносить в видео с местными актерами, произносящими рекламные слоганы на родном языке. То есть можно добиться эффекта, как будто знаменитость говорит на языке страны дистрибуции продукта.

Виртуальная и дополненная реальности. Технология переноса мимики может применяться для создания цифровых двойников в играх, виртуальной и дополненной реальностях. Источниками лица могут также служить знаменитости или участники игры. Это повышает эмоциональное вовлечение.

Очевидно, что технология должна использоваться с особой осторожностью. Злоумышленниками могут преследоваться цели компрометирования личности или создания фейковых новостей. В начале октября 2019 г. члены Комитета по разведке Сената США призвали крупные технологические компании разработать план для борьбы с дипфейками. Ранее, в сентябре этого года, Google создала специальный датасет дипфейков.

Отметим, что данная публикация подготовлена исключительно в исследовательских целях.

Создадим собственный DeepFake

Для синтеза дипфейка мы будем использовать популярную библиотеку DeepFaceLab. Библиотека стремительно развивается, сейчас доступно несколько релизов:

Ниже описан базовый процесс создания дипфейка на примере Windows.

Важно понимать, что на качество результата влияет множество свойств исходных видеофайлов (разрешение и длительность, разнообразность мимики персонажей, освещение и т. д.). За любыми подробностями и деталями настроек перенаправляем к оригинальному репозиторию.

Системные требования для DeepFaceLab

Минимальные системные требования для работы с инструментом:

Рекомендуемые системные требования:

Алгоритм работы с DeepFaceLab

Предварительно договоримся о терминологии:

Архив сборки нужно распаковать как можно ближе к корню системного диска. После распаковки в каталоге DeepFaceLab вы найдете множество bat-файлов.

Примерная структура каталога workspace

Папка _internal используется алгоритмом.

data_dst – это папка, в которой будут храниться кадры, извлеченные из файла data_dst.mp4 – целевого видео, в котором мы меняем местами лица. Папка также будет содержать две подпапки, которые создаются после запуска «извлечения» лиц:

Как вы могли заметить, bat-файлы в корне распакованного каталога имеют в начале имени номер. Каждый номер соответствует определенному шагу выполнения алгоритма. Некоторые пункты опциональны. Пройдемся по этой последовательности.

1. Очистка рабочего каталога

2. Извлечение кадров из видеофайла источника (data_src.mp4)

Пропускаем пункт, нажав Enter, чтобы извлечь все кадры.

3. Извлечение кадров сцены для переноса лица (опционально)

4. Составление выборки лиц источника

Пример вывода программы при запуске на видеокарте NVIDIA GeForce 940MX:

4.1. Удаляем большие группы некорректных кадров

На этом этапе необходимо удалить крупные группы некорректных кадров, чтобы далее не тратить на них вычислительный ресурс. К некорректным кадрам относятся все, что не содержат четко различимого лица. Лицо также не должно быть закрыто предметом, волосами и пр. Не тратьте время на мелкие группы. Мы удалим их на следующем шаге.

4.2. Сортировка и удаление прочих некорректных кадров

Файл 4.2) data_src sort.bat служит для для сортировки и выявления групп некорректных кадров. Не закрывая обозреватель, последовательно запускайте bat-файл с нужной опцией и удаляйте группы некорректных кадров (обычно находятся в конце). Доступные опции:

4.2) data_src util faceset enhance.bat использует специальный алгоритм машинного обучения для масштабирования/«улучшения» качества представления лиц в наборе данных. Полезно, если кадры немного размыты и вы хотите сделать их более резкими.

4.2) data_src util faceset pack.bat и 4.2) data_src util faceset unpack.bat служат для упаковки (распаковки) лиц из папки aligned в один файл. Используется для подготовки настраиваемого набора данных для предварительного обучения, упрощает совместное использование в виде одного файла и значительно сокращает время загрузки набора данных (секунды вместо минут).

4.2.other) data_src util recover original filename возвращает имена изображений лиц к исходному порядку/именам файлов. Запускать не обязательно – обучение и слияние будут выполняться независимо от имен файлов источника.

5. Составление выборки лиц принимающей сцены (dst)

5) data_dst faceset extract.bat выполняет автоматическое извлечение с использованием алгоритма S3FD.

5) data_dst faceset extract + manual fix.bat позволяет вручную указать контуры лица на кадрах, где лицо не было определено. При этом в конце извлечения файлов открыто окно ручного исправления контуров. Элементы управления описаны вверху окна (вызываются клавишей H ).

5.1. Извлечение лиц вручную (manual extractor)

После запуска 5) data_dst faceset extract MANUAL.bat откроется окно, в котором вы можете вручную найти лица, которые хотите извлечь или переизвлечь:

5.2. Очистка данных сцены

Перейдите в папку data_dst/align и используйте следующую, откройте Powershell и с помощью следующей команды удалите суффиксы _0 из имен файлов с размеченными лицами:

Дождитесь завершение процесса – по окончании снова отобразится адрес папки.

Если вы хотите еще больше улучшить качество разметки, используйте альтернативную модель разметки XSeg, работа с которой подробно описана в п. 5.3 официального руководства.

6. Обучение

Обучение нейросети – самая времязатратная часть, которая может длиться часы и сутки. Для тренировки необходимо выбрать одну из моделей. Выбор и качество результата определяются объемом памяти видеокарты. В текущей версии программы доступно две модели:

При первом запуске программа попросит указать параметры, применяемые при последующих запусках (при нажатии Enter используются значения по умолчанию). Большинство параметров понятно интуитивно, прочие – описаны в руководстве.

Обратите внимание, что некоторые параметры не могут быть изменены после начала обучения, например:

Рассмотрим также некоторые другие параметры модели.

Autobackup every N hour : автоматическое резервное копирование вашей модели каждые N часов. По умолчанию отключено.

Target iteration : модель прекратит обучение после достижения заданного количества итераций, например, если вы хотите обучать модель только 100 тыс. итераций, вы должны ввести значение 100000. Если оставить значение равным 0, модель будет работать до тех пор, пока вы не остановите ее вручную.

Flip faces randomly : полезный вариант в случаях, когда в исходном наборе данных нет всех необходимых углов поворота лица.

Batch_size : параметр влияет на количество лиц, сравниваемых друг с другом на каждой итерации. Наименьшее значение — 2, но вы можете увеличить значение, если с этим справится ваш графический процессор. Чем выше разрешение, размеры и больше особенностей у моделей, тем больше потребуется VRAM, поэтому может потребоваться меньший размер пакета. Рекомендуется не использовать значение ниже 4. Для начальной стадии можно установить более низкое значение, чтобы ускорить начальное обучение, а затем повысить его. Оптимальные значения – от 6 до 12.

Прочие настройки подробно описаны в оригинальном руководстве.

При корректных условиях параллельно с консолью откроется окно Training preview, в котором будет отображаться процесс обучения и кривая ошибки. Снижение кривой отражает прогресс тренировки. Кнопка p (английская раскладка) обновляет предпросмотр.

Процесс обучения можно прерывать, нажимая Enter в окне Training preview, и запускать в любое время, модель будет продолжать обучаться с той же точки. Чем дольше длится тренировка, тем лучший результат мы получим.

7. Наложение лиц

В новой версии DeepFaceLab доступно множество режимов наложения с различными масками и дополнительными настройками. В качестве параметров для первой пробы можно использовать параметры по умолчанию (по нажатию Enter) и варьировать их, если вас не устроит результат соединения сцены и нового лица.

8. Склейка кадров в видео

Если результат вас не удовлетворил, попробуйте разные опции наложения, либо продолжите тренировку для повышения четкости, используйте другую модель или другие видео с исходным лицом. О неописанных особенностях работы с библиотекой, прочих советах и хитростях читайте в оригинальном руководстве и комментариях к нему.

Источник