技术|黑科技DeepFake，上线五天就遭全球唾弃，究竟有多邪恶？( 二 )
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因此DeepFake真正有技术含量的地方就在于此 ， 拼接的天衣无缝 ， 当然是最好的 ， 而前期的处理过程时间也很关键 ， 当然在现在仍然难以在直播中切换 ， 因为需要大量的处理过程 ， 只能录像 ， 然后处理转换后再输出 ， 但技术在发展 ， 未来实现直播切换并不是一个难题！
这么优秀的DeepFake技术 ， 为什么会被全球封禁？
各位从开头也知道了DeepFake技术到底有多邪恶 ， 其实这种技术最早是被用来作为影视后期使用的 ， 但做到像DeepFake那样公开 ， 且轻量化 ， 甚至连纽约州立大学奥本尼分校教授数字媒体取证的专家 Siwei Lyu也被惊到了 ， 他称Github上公开的技术非常优秀 ， 代码短小精悍！
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因此盖尔·加朵的移花接木是其打响的第一炮 ， DeepFake技术瞬间走红于网络 ， 但由于盖尔·加朵知名度太高了 ， 短短数天后 ， 经受不住压力的Reddit的成人交流社区被迫将DeepFake封禁 ， 此后DeepFake技术就失控了 ， 因为设计这个架构的大神将DeepFake技术代码公开了 ， 将其上传到了Github ， 一个自由共享代码的网站 ， 所以只要你有技术 ， 你也可以将其下载使用 。
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如果DeepFake换了人脸 ， 能被识别出来吗？
DeepFake技术的可怕在于我们很难分辨真假 ， 比如在“茉莉花”或者“天鹅绒”革命时期的混乱状态下 ， 如果有人发布一个所在国领导火上浇油的视频 ， 那么可想而知会引起多大的混乱 ， 当然我们并不太关心这种国际大事 ， 那么会发生在身边吗？
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当然也有可能 ， 想必各位对那种打电话称是你儿子女儿被绑架或者出车祸送医院 ， 让你赶紧准备钱的骗术应该已经有免疫力了 ， 但要是来一个视频电话呢 ， 眼见为实 ， 99%的人估计瞬间就懵了！所以如何识别这种伪造技术？
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2019年6月份 ， 加州大学伯克利分校和南加州大学的研究者们提出了一种技术 ， 可以将DeepFake处理后的脸和正常人脸区分出来 ， 他们先运用生成式对抗网络 ， 提取了目标对象的脸型和表情特征的特有数据 ， 然后将其和DeepFake技术处理后的图像对比 ， 识别率达到了92%！
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2020年8月份 ， 阿里安全图灵实验室和中科院计算所合作提出一种只需要视频级别标注的新型 DeepFake视频检测方法 ， 能够从视频中准确识别出被篡改的人脸 。
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这个识别监测技术是基于DeepFake是单帧篡改的 ， 同一人脸在相邻帧上会有一些抖动 ， 这和自然录像的视频人脸特征会存在差异 ， 因此该研究设计了时空实例 ， 用来刻画帧间一致性 ， 辅助DeepFake检测 ， 这个技术的优势是不需要事先识别建模！
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