Исследователи используют машинное обучение для быстрого обнаружения поддельных видео
Мы все знаем, что ИИ можно использовать для обмена фотографиями и видео. Люди пошли дальше и воспользовались этим инструментом для некоторых возмущающих действий, меняя лица в порно-роликах, таким образом создавая порно-месть. Но если ИИ можно использовать для обмена, не может ли он также использоваться для обнаружения, когда такая практика происходит? Согласно новой статье на arXiv.org, новый алгоритм обещает сделать именно это, идентифицируя поддельные видео, как только они будут размещены в Интернете.
Команда во главе с Андреасом Росслером в Техническом университете Мюнхена разработала машинное обучение, которое может автоматически обнаруживать, когда в видео заменено лицо. Они подготовили алгоритм, используя большой набор свопов лиц, которые они сами создали, создав самую большую базу данных этих изображений. Затем они обучили алгоритм, называемый XceptionNet, для обнаружения свопов лиц.
XceptionNet явно превосходит свои конкурирующие методы в обнаружении такого поддельного видео, но также улучшает качество подделок. Команда Rossler может использовать самые большие отличительные черты обмена лицом, чтобы сделать манипуляции более плавными. Она не обманывает XceptionNet, но в конечном итоге это может усложнить другие способы обнаружения поддельных видео.