Deepfake神应用:几秒钟内gif换脸,说变就变!

2020 年 1 月 23 日 新智元






  新智元报道  

编辑:艳芹,元子
【新智元导读】想变就变,近日一款基于Deepfake技术的新应用Doublicat可在几秒钟实现换脸功能,并体现在GIF上,十分有趣。为避免用户数据泄漏,它还能实现秒删。戳右边链接上 新智元We站公开课 了解更多!

如何在GIF图上添加一张脸? 你可能会打开Flash软件,找到需要添加或更改的那一帧单独保存,修改完成后再替换回去。 现在,你大可不必如此麻烦,一款名为Doublicat的应用可直接将您的脸部叠加到任何GIF上,并且完成整个过程只需要几秒。

基于Deepfake技术,Doublicat模型曾用于Zao App

与利用Deepfake技术的恶意视频不同,Doublicat是一款有趣的应用。 基于Deepfake技术,它使用通用对抗网络RefaceAI实现在GIF中交换面孔,应用起来也非常简单: 单击自拍,选择GIF,用您的脸代替原始脸。 您还可以用不同外观和配件的自拍照进行实验,兼顾安卓和IOS。

Doublica由同名公司开发,其CEO表示,Doublicat并不依赖您的面部3D模型,该模型用于Zao等流行的面部互换应用程序中。

大多数基于Deepfake的应用,使用的都是一年前已经被我们搁置的方法。 我们现在关注的是面部重建和纹理融合。 该方案仅适用于已收集和预处理的内容,并且在面部表情和转弯时可能会不稳定。


秒换也秒删,社交巨头Snapchat计划引入

如果你担心面部数据泄漏,该公司的回应会让你稍稍放心"Doublicat在处理完成后会立即将其删除,我们仅存储面部嵌入的特征,且不会与任何人共享。 "这款应用也可能是今年发布的首批使用Deepfake技术交换面孔的应用程序之一。 据报道,社交媒体巨头TikTok和Snapchat都希望使用该技术的功能。

而在此之前,据TechCrunch报道,Snapchat正准备推出"换脸"功能Cameo,并将法国作为首个测试点。 Cameo也可创建不同的面部反应,替换视频中人物的面孔,生成GIF或视频。

换脸软件层出不穷,国内监管仍是红线

无论国内还是国外,各式各样的换脸软件屡见不鲜。 早在2017年,俄罗斯应用团队就发布过基于Deepfake技术的应用软件 "FaceApp",它同样可以修改照片的面部表情、改变性别和年龄,发布仅两周就获得了超百万的下载量。


但换脸软件仍旧处于风口浪尖。 换脸技术的源头"Deepfakes社区"早已被Reddit以传播色情内容为由封杀,而无论是FaceApp还是Zao都面临着在法律和伦理方面的指责。

为保护用户隐私,2019年11月底,国家网信办牵头发布了国内第一个关于"AI换脸术"的监管措施,旨在打击AI 技术制作的虚假音视频的传播。 中国网络空间管理局(CAC)也在12月初颁布新规: 从2020年开始,需要标记使用VR和AI技术创建的视频,避免使用此类内容破坏社会秩序和侵犯人们利益,以及可能带来政治风险。

无论如何,提高用户对应用的信任,避免可能危及国家及用户安全的风险,是社交平台引入AI技术、推出新功能时都应该面对的问题。

亲爱的读者,你怎么看?

2020,新智元继续与您一起探索🐹于你的AI新天地!AI技术干货,B站风格直播,就在新智元We站小程序!AI🐹你,新智元祝您2020新春快乐!🐹🐹
登录查看更多
0

相关内容

【干货书】现代数据平台架构,636页pdf
专知会员服务
253+阅读 · 2020年6月15日
专知会员服务
171+阅读 · 2020年6月4日
最新《Deepfakes:创造与检测》2020综述论文,36页pdf
专知会员服务
62+阅读 · 2020年5月15日
【中科院自动化所】视觉对抗样本生成技术概述
专知会员服务
35+阅读 · 2020年4月15日
【经典书】Python计算机视觉编程,中文版,363页pdf
专知会员服务
139+阅读 · 2020年2月16日
必读的10篇 CVPR 2019【生成对抗网络】相关论文和代码
专知会员服务
32+阅读 · 2020年1月10日
【GitHub实战】Pytorch实现的小样本逼真的视频到视频转换
专知会员服务
35+阅读 · 2019年12月15日
密歇根大学《20年目标检测综述》
专知会员服务
97+阅读 · 2019年10月13日
AI换脸朱茵变杨幂,技术背后细思极恐
大数据技术
7+阅读 · 2019年3月1日
【学界】惊了,DeepFakes不仅骗过人,还能骗过人脸识别系统?!
深度解密换脸应用 Deepfake
AI研习社
8+阅读 · 2018年3月11日
开源 AI 技术潜在危机爆发,被大肆用于色情方向
宅男福音deepfakes开源了
AI前线
9+阅读 · 2018年1月31日
Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection
Arxiv
6+阅读 · 2019年9月25日
Revisiting CycleGAN for semi-supervised segmentation
Arxiv
3+阅读 · 2019年8月30日
Neural Approaches to Conversational AI
Arxiv
8+阅读 · 2018年12月13日
Arxiv
7+阅读 · 2018年11月27日
Arxiv
6+阅读 · 2018年2月26日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】现代数据平台架构,636页pdf
专知会员服务
253+阅读 · 2020年6月15日
专知会员服务
171+阅读 · 2020年6月4日
最新《Deepfakes:创造与检测》2020综述论文,36页pdf
专知会员服务
62+阅读 · 2020年5月15日
【中科院自动化所】视觉对抗样本生成技术概述
专知会员服务
35+阅读 · 2020年4月15日
【经典书】Python计算机视觉编程,中文版,363页pdf
专知会员服务
139+阅读 · 2020年2月16日
必读的10篇 CVPR 2019【生成对抗网络】相关论文和代码
专知会员服务
32+阅读 · 2020年1月10日
【GitHub实战】Pytorch实现的小样本逼真的视频到视频转换
专知会员服务
35+阅读 · 2019年12月15日
密歇根大学《20年目标检测综述》
专知会员服务
97+阅读 · 2019年10月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员