Generator von gefälschten Porträts

Die Menschen neigen dazu, nicht über die Auswirkungen neuronaler Netzwerke auf unser Leben nachzudenken, da wir normalerweise das Ergebnis ihrer Arbeit und nicht das "Gesicht" eines neuronalen Netzwerks sehen. Vielleicht wurde der Generator gefälschter Fotos deshalb Ende 2020 für mehrere Wochen zum Hauptdiskussionsthema in den Medien, die sich der Technologie widmeten. Nicht jeder konnte erraten, dass KI in wenigen Sekunden ein realistisches Gesicht einer nicht existierenden Person erzeugen konnte. Gefälschte Porträts sehen sehr realistisch aus und es ist beängstigend. Wenn KI Gesichter für sich selbst erstellen und wie echte Menschen schreiben kann, was wird dann als nächstes passieren?

Generator von gefälschten Gesichtern nicht existierender Menschen

Wir sprechen über die Website thispersondoesnotexist.com ("diese Person existiert nicht dot com") und werden von der Geschichte und Anwendungsgebiete zu erzählen. Die Funktionsweise des Generators wird weiter erläutert.

Der AI Face Generator wird von StyleGAN angetrieben, einem 2018 entwickelten neuronalen Netzwerk von Nvidia. GAN besteht aus 2 konkurrierenden neuronalen Netzen, eines erzeugt etwas und das zweite versucht herauszufinden, ob die Ergebnisse real sind oder vom ersten generiert werden. Das Training endet, wenn das erste neuronale Netzwerk beginnt, das zweite ständig zu täuschen.

Ein interessanter Punkt ist, dass die Erstellung von Fotos nicht existierender Personen ein Nebenprodukt war: Das Hauptziel war es, die KI darin zu schulen, gefälschte Gesichter und Gesichter im Allgemeinen zu erkennen. Das Unternehmen benötigte dies, um die Leistung seiner Grafikkarten zu verbessern, indem Gesichter automatisch erkannt und andere Rendering-Algorithmen darauf angewendet wurden. Da jedoch

der StyleGAN-Code ist öffentlich verfügbar, ein Ingenieur bei Uber konnte ihn übernehmen und einen Zufallsgenerator erstellen, der das Internet erschütterte.

Über den Generator

Für den Benutzer funktioniert alles sehr einfach. Sobald Sie sich auf der Website befinden, wird ein zufälliges Gesicht generiert. Sie können das Bild herunterladen, wenn Sie möchten. Aktualisieren Sie die Seite, wenn Sie die Person, die Sie sehen, nicht mögen. Wenn Sie dasselbe Gesicht sehen, warten Sie einige Sekunden und aktualisieren Sie die Seite erneut. Die Website zeigt die Ergebnisse der Arbeit des Generators (die alle 2-3 Sekunden aktualisiert werden), nicht den Generator selbst.

So erkennen Sie ein Bild einer gefälschten Person

Es ist fast unmöglich, ein Bild einer falschen Person zu erkennen. AI ist so entwickelt, dass 90% der Fälschungen von einer gewöhnlichen Person nicht erkannt werden und 50% von einem erfahrenen Fotografen nicht erkannt werden. Es gibt keine Dienste für die Anerkennung. Gelegentlich macht ein neuronales Netzwerk Fehler, weshalb Artefakte auftreten: ein falsch gebogenes Muster, eine seltsame Haarfarbe usw.

Das einzige, was Sie tun müssen, ist, genauer hinzusehen: Die visuellen Verarbeitungssysteme des Menschen sind weitaus stärker als Computer, sodass Fälschungen durch Erkennung erkannt werden können.

Jevin West und Carl Bergstrom haben eine Website namens "Which Face Is Real" erstellt, die sich darauf konzentriert, Menschen beizubringen, potenziell falsche Porträts analytischer zu betrachten. Bevor Sie Vorschläge machen, dass eine Person auf einem Foto vorhanden ist, müssen einige Dinge berücksichtigt werden.

Eine der häufigsten sind symmetrische Probleme, insbesondere Brillen und Ohrringe.

Gleiche ungleichmäßige Probleme mit Zähnen sind auch ziemlich häufig. Suchen Sie nach merkwürdigen Merkmalen wie Pixeln und wiederholten Schneidezähnen. Falsches Haar kann im Allgemeinen mit etwas Glanz erscheinen oder zu gerade und gestreift aussehen, wieder mit sichtbarer Asymmetrie.

Studiere den Hintergrund sorgfältig. Wenn es gefälscht ist, kann es ungewöhnliche Verzerrungen in Formen und Linien enthalten oder insgesamt ein zerrissenes Aussehen haben. Bleed-Through tritt in hellen Farben auf, die sich vom Hintergrund auf den Kopf einer falschen Person abheben.

Ein weiteres Unterscheidungsmerkmal des NVIDIA "Stylegan-Algorithmus" sind glänzende "Wasserflecken".