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Deepfake这一年:月均被搜10万次,小电影产业大丰收,寡姐欲哭无泪

2019-01-06
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车栗子 发自 凹非寺 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

2018年,对Deepfake视频换脸术来说,是生机勃发的一年。

 这是一只真的寡姐

斯嘉丽·约翰逊,作为合成小电影最受欢迎的素材之一,对此表示无奈:

有人要把我的脸,贴到其他人身上,也没办法阻止。

是啊,地球上满是血气方刚的人类。很多时候,技术进步也是靠需求推动的。

新年伊始,来自荷兰的DeepTrace实验室,发布了一份DeepFake发展报告,全方位观察了这门技术旺盛的生命力。

比如,2018年“deepfake”关键词的谷歌搜索次数,比2017年增长了1000倍

茁壮成长

这里,除了谷歌搜索量的涨势,还有成人产业的变化,开发者社区和研究人员群体壮大的历程。

搜索,不止是次数

刚才提到的,deepfake谷歌搜索次数1,000倍喷发,只是最表层的现象。

在deepfakes小电影 (2017年11月) 从Reddit论坛发迹之前,每月搜索次数只有100次左右。

到了2018年7月,每月搜索次数已经上升到100万次-1000万次

来到12月,数字最终稳定在每月10万次。就是说,千倍只是风平浪静之后的数据而已。

而除了搜索次数之外,搜索返回的结果数也十分喜人:

不论是返回的网页数,还是带有Deepfake视频的网页数,都在持续增长,并没有随着搜索数的回落而停滞不前。

成人产业

成人影片,是第一个受到deepfakes技术大力扶植影响的产业。

这是广大用户对小电影换脸的需求决定的。

报告统计了流量排名前10的成人影片网站上,deepfakes视频的数量:

这个加号别有深意,因为PornHub不在统计范围:

PornHub已经禁止搜索“deepfakes”关键字,但不代表站内没有合成小电影。比如:

毕竟,全面删除行动也会有漏网之鱼。

另外,还有专门提供Deepfake小电影的成人网站,这些站点里Deepfake视频数量是:

所以,想看换脸小电影,还是去专门站比较好。

报告统计,2018年新上线的Deepfake小电影网站,有3家

可惜,报告没有直接提供网址。

开发者群体壮大

报告里写到,合成视频的商品化,对这项技术的传播是有贡献的。

Reddit版面诞生不久,Deepfakes算法就开源了。

在那之后,一个围绕开源项目而生的开发者群体,就不断积蓄力量,发展壮大。不论是代码数量:

还是开发者人数:

GitHub上,deepfake/faceswap项目已有8,301个标星,2,489次Fork。

论文也越来越多

开发者通常不是技术的源头,研究人员才是。

报告选择了GAN这项以假乱真的合成技术,来观察研究人员的热情。

从GAN出世开始,每年发布在arXiv上的相关论文数,都有剧烈增长

2018年,arXiv上发布了902篇GAN的研究成果。

其中,便有DeepMind发布的bigGAN:

也有英伟达上个月刚刚发布的GAN,生成的假脸几可乱真:

打假研究非常少

生成假图像的研究算是雨后春笋的话,检测假图像的研究就如数家珍。

2018年,全球加在一起,也只有25篇有关识别合成图像的论文发表。

对比一下,GAN有902篇。算下来,1比36。

大事年表

GAN对换脸技术的发展居功甚伟。所以,大事也要从它诞生之年讲起:

2014年,Goodfellow团队提出了名叫生成对抗网络 (GAN) 的神秘技术。Lecun说,这是20年来深度学习领域最好的点子。

2016年,基于GAN的Face2Face诞生,可以把一个人的脸部动作,无声无息地转移到另一个人的脸上。

2017年4月,朱俊彦团队的CycleGAN出世,能把一匹马变成斑马。

2017年11月,网友deepfakes在Reddit上传合成小电影,由此发迹。

 动作片女主,脸换成了神奇女侠

2018年2月,Reddit版面在有9万人订阅的时候被删,理由是违背了“反对非自愿小电影”的政策。

2018年8月,伯克利发表了基于GAN的Every Body Dance,让一个不会跳舞的视频主角,瞬间学会另一段视频里精致的舞步:

2018年11月,世界上第一位AI合成主播,在新华社和搜狗的孕育之下面世,达成了实时音频、视频、人像一同合成的高难成就。

丰满多汁的成果,几乎全部来自假图像的生产方;而“打假”一方,还有很长的路要走,不论从数量还是质量上。

未来怎样,还不一定呢

造假技术一日不停地精进,检测技术又没有跟上。

人类在享受合成小电影带来的幸福之余,会担心有朝一日假消息满天飞,也不是没道理。

斯嘉丽·约翰逊说,自己还不是受Deepfake影响最大的人,毕竟大家都知道那些影片是假的。可如果是普通人,就要小心保护自己的影像资料了。

相比之下,也有人并不那么悲观。曾经在谷歌负责AI政策的Tim Hwang说,Deepfake不会很快泛滥的:

至少短期之内,技术还会停留在一个狭窄范围里,不会有太多人用。因为,想要传播假消息,明显还有很多便宜又好用的方法。

报告传送门:
https://s3.eu-west-2.amazonaws.com/rep2018/2018-the-state-of-deepfakes.pdf

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