AI換臉鑒別率超99.6% 換臉鑒別算法詳細介紹
AI換臉鑒別率超99.6%是什么情況?此前DeepFake換臉在全球引發(fā)軒然大波。從生成足以以假亂真的名人開始，很多使用者將這個“換臉神器”當成了視頻造假工具，并通過社交網(wǎng)絡(luò)將虛假信息傳播到全世界。DeepFake等技術(shù)出現(xiàn)不僅提升了換臉的真實性，其開放源代碼的方式更是降低了將該等技術(shù)濫用于虛假信息制作和傳播門檻。
事實上，大約30%經(jīng)過AI換臉的合成照片、合成視頻是人類僅憑肉眼無法識別的，很容易被當作真實信息進行再次傳播。這已成為一個亟待解決的社會性問題，面對這個問題，我們應該以及可以做些什么?微軟亞洲研究院給出了解決方案。
除了DeepFake，市場上存在多種換臉技術(shù)，不同算法生成的圖像結(jié)果千差萬別，難以使用同一個換臉鑒別模型解決所有換臉技術(shù)的進攻。與此同時，換臉鑒別模型還需要對目前不存在、但未來可能出現(xiàn)的換臉技術(shù)也具有判別力，如何去預測未來換臉技術(shù)的發(fā)展方向，提前布防，也是重要課題。
目前，最常被使用的AI換臉算法有三種：DeepFake、FaceSwap和Face2Face。其中，DeepFake基于大家所熟知的GAN技術(shù)，對于它所生成的臉，人類的識別率大約為75%*。FaceSwap是一個學習重建臉部特征的深度學習算法，可以對給出的圖片進行模型替換，人類對于此類換臉的識別率也是75%左右*。Face2Face則是用其他真實的人臉去替換原本的人臉，不涉及人臉的生成，對于它制造的臉，人類的識別率只有41%*。作為目前學術(shù)界最大的合成視頻數(shù)據(jù)庫之一，由慕尼黑技術(shù)大學創(chuàng)建的FaceForensics數(shù)據(jù)庫涵蓋了經(jīng)過以上三種換臉算法編輯的公開視頻，以供學術(shù)研究使用。
