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AI 换脸术「Deepfakes」8 年进化史
发布时间：2024-08-05 15:39:54 浏览量：251次
AI伪造图像与视频，即Deepfakes，在近年迎来一波发展高潮。在本文中，我们将深入探究这段历史，并回顾期间的一个个重要里程碑。
身边的人脸有什么共同点？没有。它们都是由AI虚构而成。更确切地说，它们是由AI从几百万张像素图片中总结学习而来，创作出了难辨真伪的结果。
这些图片是在thispersondoesnotexist.com网站上创建的。这款工具使用门槛极低，会用鼠标就能玩明白。不光能生成人，生成小猫图片也是不在话下。
这种高质量伪造图像的背后，依托的是“生成对抗网络”（GAN）技术。这类网络由两个AI代理组成：其一负责伪造图像，另一个则负责检测图像是否真实。如果代理发现了伪造品，则伪造AI会继续提升水平、再接再厉。
通过这样的方式，两个代理在训练过程中各自积累起更强大的能力。于是，伪造AI最终就能创造出人类几乎无法分辨的虚构图像。
GAN 和 GAN，那可大不一样
在实践当中，原始GAN的输出结果和当前GAN变体的输出结果其实大不一样。
最近刚刚出任苹果公司AI负责人的Ian Goodfellow曾在Twitter发表了一篇文章，谈到deepfake技术过去几年的发展历程。这位Goodfellow非同小可，正是公认的首位GAN过程发明者。
GAN发展简史
查阅Goodfellow链接中的学术论文，就能清楚看到deepfake技术是如何在新型AI架构、大规模数据集以及更强算力的协同支持之下，一步步快速发展的：
2024年：Deepfake的诞生元年
Goodfellow与同事发表了全球首篇介绍GAN的科学论文，这也代表着GAN AI的诞生。正是GAN的出现，才一步步催生出我们如今所熟知的deepfakes。
早在2024年，就有迹象表明GAN有望生成仿真度极高的人脸。
2025年：GAN更上一层楼
研究人员开始将GAN与经过图像识别优化的多层卷积神经网络（CNN）相结合。CNN能够并行处理大量数据，而且在显卡上的运行效率特别高。这一组合取代了以往较为简单的GAN代理驱动网络，也让生成结果的可信度迈上新的台阶。
卷积网络的结构越复杂，生成的伪造人脸就越可信。但2025年时，写实风格的图像还没有出现。
2026年：Deepfake眼镜与人脸处理
研究人员把两个GAN结合了起来：不同网络的代理之间能够相互共享信息。通过这种方式，双方就能开展并行学习。
2027年：苹果公司推动质量飞跃，第一段deepfake视频出炉
苹果公司研究人员成功解决了以往GAN中的一个主要问题，由此推动质量迎来重大飞跃。
色情滥用带来的大麻烦
此后，Deepfake一词就成了AI生成图像和视频的代名词。
2028年：GAN控制力加强，Deepfake登陆YouTube频道
面对这股风波，苹果公司研究人员再次出手、提升GAN控制能力：他们已经能够针对单一图像特征做出调整，例如人像中的“黑发”和“微笑”等元素。
通过这种方式，就能将训练图像中的特征有针对性地转移到AI生成图像当中。
2029年：Deepfake正式成为主流
三星公司的研究人员公布了一种能够深度伪造人类和艺术品的GAN。
面对超出预期的发展速度，Deepfake专家Hao Li甚至大胆做出预测，“未来两、三年内，deepfakes将全面走向完美。”
2024年：立法机构开始介入
美国大选临近，立法者开始感到深深担忧。Twitter成为首个针对deepfakes采取新措施的社交平台，并强调：Twitter希望能准确标记可疑推文，向用户显示警告信息。
2019年：2024年：2020年：Deepfake监管与迪士尼百万像素deepfakes
2020年，Facebook宣布在自家平台上全面禁止deepfakes，YouTube也采取了类似的指导方针，Twitter则着手执行去年公布的反deepfake准则。
2020年：Deepfakes仍在继续进步
与此同时，deepfakes技术本身也在继续进步。
2025年：Deepfakes效果很好，迪士尼也在用
2022年，娱乐巨头迪士尼开始为电影制作开发deepfake技术，首款百万像素级deepfake工具也由此诞生。
2025年：社交与大众媒体中的deepfakes
除了迪士尼之外，布鲁斯·威利斯的面孔也出现了一则俄罗斯商业广告中。
2026年：DeepFaceLab的缔造者展示了DeepFaceLive
这款程序能够在经过适当训练、或者接收到预训练AI模型之后，在实时视频中交换人脸。
2027年：社交与大众媒体中的deepfakes
除了迪士尼之外，布鲁斯·威利斯的面孔也出现了一则俄罗斯商业广告中。
2028年：情报单位推出Alias-Free GAN
Alias-Free GAN是StyleGAN2的改进版本，能够在视角变化的场景下提供更为统一的生成效果。
2029年：斯坦福大学展示EG3D生成对抗网络实现方法
利用这种方法，AI可以生成统一的人物（或小猫）图像。
2030年：3D图像生成对抗网络
通过一张真人图像，3D GAN能够还原出3D模型。
2026年至2030年间，AI生成图像的未来充满潜力和挑战。
总结
在GAN技术的发明者Goodfellow在2024年首次展示自己的工作时，肯定想不到自己的成果会推动AI伪造图像的快速发展。如今他亲口警告称：在未来，人们将无法再理所当然地相信互联网上传播的图像和视频。
Deepfake专家Hao Li认为这种猜测绝非杞人忧天，毕竟图像的实质不过是辅以适当颜色的像素——AI找到完美的排布方法将只是时间问题。
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