宅男福音deepfakes开源了

本文由 「AI前线」原创，原文链接：
宅男福音deepfakes开源了

策划编辑｜Tina

作者｜ MMA GREY ELLIS

编译 | Debra，Vincent

编辑｜Emily

AI 前线导读：”互联网往往会产生一些不好的副产品，比如把 Facebook 推上风口浪尖的假新闻，以及最近很火的 AI 虚假色情视频。有人用机器学习 AI 技术把明星的脸部与色情视频表演者的脸部进行交换，几乎可以达到以假乱真的效果，比如演员 Daisy Ridley、 Gal Gadot、Scarlett Johansson 和 Taylor Swift 等都是这种技术的早期受害者。现在，竟然又有人做成了 app，GitHub 上也已经被开源。这大大降低了这项技术的门槛，无疑会让这些虚假的视频传播更加广泛。然而，当普通人的脸部图像被用于虚假色情视频时，法律并不能向受害者伸出援手，这是为什么呢？”

GitHub 开源工具 deepfakes

想必你还记得“神奇女侠”盖尔·加朵的脸被贴在了一个爱情动作电影女主的脸上，令无数宅男神往的女神就这么“脱了”，当时新闻一出在网络上引起了不小的轰动。据了解，这家电影公司采用的就是这个名为 deepfake 的深度学习技术，这款工具本来的用途是用来识别和交换图片、视频中人物脸部图像的工具 (灵感源自 Reddit 上超级火爆的不可描述社区 deepfakes)，但是就有这么一群不安分的人，非要把一项本该得到很好利用的技术用在某些迷之领域，╮(╯▽╰)╭为了拍片儿、看片儿煞费苦心，也真是难为他们了。

虽然之前有一些 app 能制作这样的视频，但是现在程序员也可以在家研究一下代码，自己动手，丰衣足食，获得更加“完美”的体验了（此处打马赛克）。具体该怎么操作呢？以下是一份动手指南：

概览

该项目有多个入口，你需要做的事：

• 收集照片（或使用以下训练数据中提供的照片）
• 从原始照片中提取面部图像
• 在照片上训练模型（或使用以下训练数据中提供的模型）
• 使用模型转换源代码

提取

运行您文件夹中的 python faceswap.py extract。这一步将把图像从 src 文件放到提取文件夹中。

训练

运行您安装文件中的 python faceswap.py 训练。这一步训练模型将两组照片保存到模型文件夹内。

转换

运行您文件中的 python faceswap.py 转换。这一步将把原始文件夹中的照片应用到修改后的文件夹中。

一般注意事项：

所有提到的脚本都带有 -h / – 帮助选项，以及可以接收的库。你很聪明，可以弄清楚它的工作原理，对吗？注意：现在视频还没有开始转换。您可以使用 MJPG 将视频转换为照片，处理图像并将图像转换回视频。

训练数据

这是整个程序包，包含训练图像和已经过训练的模型（〜300MB）：

anonfile.com/p7w3m0d5be/…

如何创建和运行此程序

创建

fork 设置库，设置自己的环境，然后用 Dockerfile 启动。或者你可以 Dockerfiles 中的依赖关系手动进行设置。可查看

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

了解如何配置 virtualenv 和运行该程序的基本信息。

为了达到最佳性能，您还需要一个具有 CUDA 支持的现代 GPU。

注意：

• 重新使用现有的模型比从零开始训练快得多。
• 如果没有足够的训练数据，请从长得相似的人的图像开始，然后再转换数据。

Docker

如果您更喜欢使用 Docker，则可以使用以下方法启动程序：

创建：docker build -t deepfakes 。

运行：

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

可以用命令行替换。请注意，Dockerfile 并不能满足所有的需求，所以它可能导致在一些 python 3 命令失败。另外请注意，它没有 GUI 输出，所以 train.py 可能会发生显示图像失败的情况。您可以对此进行注释，或将其另存为文件。

如何作贡献

对生成模型感兴趣的人

欢迎到“faceswap-model”来讨论 / 建议 / 提交当前算法的替代方案。

开发者

• 完整阅读本 README
• fork 库
• 通过下面的链接下载数据
• 玩一玩
• 查阅带有’dev’标签的话题
• 对于对计算机视觉和 openCV 更感兴趣的开发人员，请移步带有“opencv”标签的话题。，也可以随时添加自己的替代方案 / 改进

非开发高级用户

• 完整阅读本 README
• fork 库
• 通过下面的链接下载数据
• 尝试玩一玩
• 查看带有’advuser’标签的话题
• 移步’facewap-playground’，看看能不能帮到其他人

终端用户

• 来这里获取代码，想玩就自己动手
• 你也可以去“facewap-playground”，帮助别人或者从别人那里获得帮助。
• 耐心一点。这对于开发人员来说也是相对较新的技术。
• 注意所有与运行代码相关的问题都必须在“faceswap-playground”项目中公开！

反对者

• 对不起，没时间理你

关于 github.com/deepfakes

这是一个什么样的数据库？

这是一个为活跃用户开放的数据库。

为什么是这个库？

joshua-wu 库似乎不太活跃。像网址前缺少 http：// 这个问题到现在都没解决。

为什么叫做“deepfakes”，而不是 /u/deepfakes？

• 因为随着项目数目的增长，这个问题迟早会出现。
• 因为所有的荣耀都会归于 /u/ deepfakes
• 因为它会让贡献者和用户更团结

关于机器学习

计算机如何识别 / 塑造一张脸？机器学习工作原理是什么？什么是神经网络？

这个问题的答案很复杂。以下视频可以帮你更好地理解机器学习：

法律帮不了假视频受害者？

有人会问，这样使用别人的图像做这种视频和图像不会被人告吗？然而事实上，法律可能还真制裁不了这种行为。这是为什么呢？

据迈阿密大学法学院教授 Mary Anne Franks 说，她之前所做的推动性犯罪定性的工作可能帮不了 AI 色情视频的受害者。Franks 制定了美国现有的大部分关于将非自愿色情定为刑事犯罪的法律。

Franks 和立法者并不是没有考虑到对其他人的图像进行操作的不合理之处，而是目前所有立法的前提是非自愿色情内容侵犯了受害者的隐私。但用 AI 技术进行的面部图像交换并不构成侵犯隐私，因为不同于裸体照片等，这些视频素材本身就是假的。你不能因为有人曝光了本不是你生活中的私密就起诉某人。

而且，这些视频的创作者很狡猾，他们会用到一些处理技巧以逃避法律的追究。

这样看起来好像法律无法向受害者伸出援手，那就没有解决的办法了吗？答案是否定的。比如名人明星可以非法使用肖像权获得商业利益的途径提起诉讼。但对于普通人来说，最好还是通过名誉损毁法。当 Franks 意识到惩罚色情的法律不包括关于虚假图像的条文时，她建议立法者修改名誉损毁法来解决这个问题，但目前还没有取得太大的进展。

从长期来看，解决这个问题最可行的方法是从技术这个突破口开始，即应用程序。美国的《联邦贸易委员会法》禁止“商业活动中，或对商业活动产生影响的不正当或欺骗性行为”。“如果我们能够在这点上动一点心思，应用程序开发者恐怕就得担点责任了。这个应用程序正在将某个人的数据转换为其他人的数据。“（Google 曾在 2013 年违反了相同的规定。）

另外，企业组织也可以贡献一些力量，比如谷歌曾表示其将会把非自愿色情搜索结果与受害者的名字隔离。

同样地，在线平台也可以加大打击力度，至少可以将假视频打上虚假的标签。另外，“用 AI 来检测这些经过编辑处理的色情视频也是小事一桩，”马里兰大学计算机科学家 Jen Golbeck 表示。

由此看来，验证视频的真实性（或缺乏视频）只会随着这项技术的普及而变得更加重要。

反响

这篇文章在 reddit 上也引起了网友的热烈讨论，很多人关注的是此技术引起的道德和法律方面的问题，但也有不少人相信这项技术背后潜在价值，希望这门技术不会被负面的消息影响。以下是选取的一部分网友的留言，从中可以大概反映出两个对立的观点：

网友 1: 色情门只是表面问题。这项具有开创性的技术正处于获得突破的边缘，它的发展速度将会比我们想象的快得多，请多想想未来的可能性和它将带来的成果吧。谢谢您嘞。

回复：以后一个人就可以演一部戏，明星们可以不演戏了，他们可以让 Joe schmoe 来演，然后把明星的脸贴上去就行了。

网友 2: 您觉得会有啥突破呢？

回复 1：就像假新闻可以传播伪造的录音一样，想象一下假视频里希拉里开玩笑说从投资银行拿了贿赂，或者普京承认她的邮件是他偷的。这很难证明是真是假啊。

回复 2: 对的，换脸算法真的很有趣，我认为和最初的图片转换技术一样，人们以后会开发出更多追踪此类信息的技术。

网友 3: 未来几年，法庭上所有的视频和音频资料都将变得不可信。至少在人们的心里会永远对事情的真相存疑。

网友 4；我认为这是未来 AI 会如何影响我们生活的一个很好的例子。也许未来 AI 的角色并不是终结者那样的机器人，而是技术的突破会对人类道德和社会结构产生深刻的影响。

网友 5: 我看你们很多人关注的是道德和法律方面的影响，难道只有我一个人觉得很酷吗？这项技术真是太棒了，无缝的修改技术简直完美，这才是最重要的不是吗？

原文链接：

1. github.com/deepfakes/f…
2. www.reddit.com/r/artificia…
3. www.wired.com/story/face-…

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