شبكة لى فنغ من قبل المطورين AI: في الآونة الأخيرة، مايكروسوفت للبحوث وفريق من الباحثين في جامعة بكين في رعاية عملية زرع وجه إطار AI FaceShifter الجديدة، وكذلك للكشف عن مزورة طريقة صورة الوجه FaceX راي. السابق يمكن أن تحسن كثيرا من الإخلاص لزرع وجه، في حين أن الأخيرة للكشف عن وجهه صورة التزوير تعقيدا.

ارتكب التزوير، والتركيز على التزوير، الأصوات فقط، لا يمكنك أن تساعد ولكن التفكير في قصة "الرمح" و "درع" من. في النهاية ما هو أفضل؟ أصدرت VB محتوى ذات الصلة يصف هاتين النتيجتين والمطورين لى فنغ شبكة منظمة العفو الدولية لتنظيم وتجميع على النحو التالي.

مصدر: 360 صور

الوجه التكنولوجيا الخلفية

حاليا، يتم إنشاء الجهاز الأكثر تقدما خوارزمية التعلم لا يمكن فقط تغيير الصورة كاملة في الموقع أو كائن إلى Deepfake كممثل لمنظمة العفو الدولية يمكن أن تواجه تكنولوجيا زرع حتى وصلت الى تأثير عملية زرع وجه حقيقية، ولكن بسبب سوء المعاملة قد تواجه تكنولوجيا زرع كما المجتمع سلسلة من الآثار السلبية، فإن الباحثين لا تزال مستمرة لاستكشاف كيفية عمل هذه التقنية، والأمل في حل هذه المشكلة.

مؤخرا، قامت هذه التكنولوجيا تقدما جديدا. ورقتين مايكروسوفت للبحوث ومجموعة أبحاث جامعة بكين المنشورة، ويقترح أنها لتوليد عالية الدقة الإنسان تصور إطار الوجه وانسداد الصرف --FaceShifter، فضلا عن الكشف عن صورة وجه مزورة ل طريقة --FaceX راي.

مقارنة مع أسلوب القائمة، ومواجهة تحويل مايكروسوفت للبحوث

مصدر: مايكروسوفت للبحوث

ووفقا للباحثين المعنيين قال، مقارنة بأكثر من طريقة خط الأساس الحالي، يمكن لهذه الطريقتين تحقيق نتائج أفضل دون التضحية بالأداء، ولكنها تحتاج بيانات أقل بكثير من الطرق السابقة.

لا زرع التدريب وجه --FaceShifter

يتبين من المعلومات ذات الصلة، يمكن استبدال صورة الهدف FaceShifter مع مصدر الصورة لشخص آخر مع الإبقاء على فتات الرأس، وتعبيرات الوجه، والإضاءة، والألوان، والقوة، وغيرها من الممتلكات من السمات الخلفية.

على الرغم من أن مثل تعكس وFaceSwap هذا الطلب أن المطالبات للقيام بذلك بدقة تماما، ولكن مايكروسوفت شارك في تأليف ورقة أعرب يغير FaceShifter في موقف ومنظور أكثر حساسية.

وجوه في مصدر الصورة أخذت تحل محل الطائرة صورة جهة، والنتائج التي تظهر على الوجه الصحيح زرع

المصدر: ورقة FaceShifter (https://arxiv.org/pdf/1912.13457.pdf)

باستخدام المقاومة ولدت ضد شبكة FaceShifter (GAN) لتحسين الدقة في عملية شد الوجه، التي تتألف أساسا من العمارة جزأين. الجزء الأول باستخدام التركيز غير طبيعية (AAD) طبقة التكيف للمنتج الجديد المتكاملة ملامح الوجه وخصائص الصورة المركبة، قد يكون طبقة متكاملة بتكيف معرفة موقف السمة الوجه. ركز الجزء الثاني على حل وجه انسداد، والذي يتضمن جزءا من الكشف عن مجريات الأمور الخطأ الإقرار شبكة جديدة المكرر (HEAR صافي)، ويمكن استخدام الفرق بين مدخلاته الصورة أعيد بناؤها لتحديد انسداد.

مزيد من العينات من FaceShifter

مصدر: مايكروسوفت للبحوث

وقال فريق البحث، إن "الوجه المتغير إطار الصورة عند إنشاء أي صورة مقارنة حقيقية، دون الحاجة إلى تدريب خاص، أظهرت الأداء المتفوق. التجارب تظهر أن الإطار متفوقة على الطريقة السابقة من صرف وجهه."

ويمكن أن يرى في اختبار نوعي، FaceShifter الإبقاء على شكل الوجه، وتلقائيا التكيف مع صورة أشعة ودقة وضوح الصورة زرع وجه. وعلاوة على ذلك، حتى زحفت من الإنترنت "وجه البرية"، والإطار يمكن استعادة منطقة غير طبيعية من دون الاعتماد على بيانات الشرح اليدوية - بما في ذلك النظارات، والظلال والانعكاسات، فضلا عن غيرها من كتلة أقل شيوعا.

IMPACT FaceX راي تدرج

مقارنة مع FaceShifter، FaceX راي هو مجرد الصورة الأبرز وهمية. كباحثين في النقاط ورقة المقابلة خارج، ونحن حقا بحاجة إلى أداة لمثل هذه لمنع الإساءة صورة التزوير.

كشفت تقارير يونيو 2019 كانت هناك أن المخابرات استخدام تجسس اصطناعية لتوليد الصور الشخصية من الاتصالات في ينكدين أحمق، وفي ديسمبر من العام الماضي، وجدت الفيسبوك مئات حساب قبل كل شيء استخدام الاصطناعي وهمية الاصطناعية المخابرات صورة الوجه كصورة للملف الشخصي الخاص بك.

النتائج البصرية للطرق المختلفة لمواجهة المشغل، بما في ذلك صورة مختلطة الناتجة عن الرقابة

المصدر: الوجه X-راي أطروحة (https://arxiv.org/pdf/1912.13458.pdf)

على تقنية اكتشاف الوجه الخلفي X-راي، الذي عكس التقنيات التقليدية، فإنه يتطلب معرفة أو أساليب العمل للإشراف الإنسان لا سابقة؛ وإنما هي صورة تدرج، عرض صورة معينة هي مدخلات من مصادر مختلفة يمكن أن تتحلل كما خلط صورتين.

ويقول الباحثون إن الفكرة هي مجدية، لأن أسلوب معظم عملية زرع وجه، لن يكون هناك "تغير مزجه وجه في الصور الموجودة في الخلفية،" هذه الخطوة. ومع ذلك، كل صورة لها علامات فريدة من نوعها، والتي هي الأجهزة (على سبيل المثال، والعدسات وأجهزة الاستشعار) أو أحد مكونات برامج (مثل الضغط والتوليف خوارزمية) هو عرض، وغالبا ما قدمت هذه العلامات بطريقة مماثلة أيضا في الصورة بأكملها.

توليد عينات تدريب نظرة عامة

المصدر: الوجه X-راي ورقات

وفقا لذلك، والتحف الوجه X-راي لا تحتاج تعتمد على المعرفة والتكنولوجيا المرتبطة عملية معينة من الوجه، وأنها تدعم يمكن تدريب الخوارزمية دون استخدام أي وسيلة لتوليد صورة خاطئة.

في سلسلة من التجارب، والباحثين FaceForensics ++ (التي تحتوي على أكثر من 1000 مقطع الأصلي مع أربعة من أكثر تقدما طريقة مواجهة النزوح لتوليد الإحضار الفيديو الكبيرة)، فضلا عن بيانات التدريب والآخر يحتوي على صورة مختلطة شيدت من قبل الصورة الحقيقية تدريب الوجه X-راي على مجموعة.

وقاموا بتقييم القدرة على استخدام أربعة FaceX راي لخص مجموعة البيانات، والتي تضم:

• فوق FaceForensics ++ مجموعة فرعية من مجموعة.

• أصدرت جوجل مجموعة من آلاف من deepfake الفيديو، وكشف صورة deepfake التحدي.

• المشاهير DF، 408 الإحضار تتألف من مجموعات البيانات والفيديو الحقيقي 795 ويقلل من التحف البصرية مركب الفيديو.

وأظهرت النتائج، الوجه X-راي يمكن تحديد كفاءة الصورة المزيفة لم تكتشف، والتنبؤ بشكل موثوق منطقة الانصهار. الباحثون أشار إلى أن الطريقة تعتمد على وجود الخطوة الاختلاط، فإنه ربما لا تنطبق على الصورة المركبة بأكملها، وأنه قد يكون غير قادر على الكشف عن بنجاح من صحة عينة العدائية. ولكن بصرف النظر عن هذا، فإنه سيكون نحو العالمية واعدة خطوة الوجه صورة التزوير أداة الكشف عن نحو.

العنوان الأصلي:

https://venturebeat.com/2020/01/06/microsoft-researchers-propose-face-swapping-ai-and-face-forgery-detector/

FaceShifter عنوان الورقة:

https://arxiv.org/pdf/1912.13457.pdf

FaceX راي أوراق العنوان:

https://arxiv.org/pdf/1912.13458.pdf

المطورين لى فنغ شبكة AI