Программист подставил себе лицо Илона Маска в видеоконференциях Zoom

Программист подставил себе лицо Илона Маска в видеоконференциях Zoom

Программист подставил себе лицо Илона Маска в видеоконференциях Zoom

Технологии дипфейков стали настолько продвинутыми, что теперь позволяют подставить себе лицо любого человека в режиме реального времени. При этом выглядит всё до определённой степени реалистично. Такой трюк продемонстрировал недавно один из специалистов.

Программист Али Алиев использовал открытый исходный код «First Order Motion Model for Image Animation», который написали специалисты Трентского университета.

Как правило, для успешной замены лица нужно «скормить» алгоритму несколько фотографий человека, которым вы хотите представиться. Однако в этом случае разработка позволяет подстраивать изображение в режиме реального времени.

Алиев опубликовал на YouTube видео, на котором он подставил себе лицо Илона Маска, после чего принимал участие в различных видеоконференциях Zoom для демонстрации эффекта.

Глаза и голова двигаются вполне правдоподобно, что позволяет на несколько секунд ввести собеседников в заблуждение. После этого, если участники видеозвонка присмотрятся, они без сомнений различат подделку.

Алиев разместил программу на GitHub, назвав её «Avatarify». Для использования вам потребуются знания программирования и мощный игровой компьютер.

Недавно мы опубликовали статью «Технологии Deepfake как угроза информационной безопасности», в которой вы найдёте больше информации об этих способах.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru