Vielleicht haben Sie kürzlich im Internet^{(rounds on the internet)} ein Video von Nicholas Cages Gesicht gesehen, das auf eine andere Figur übertragen wurde . Nein, wir meinen keinen Ausschnitt aus dem Film Face/Off . Dies sind Szenen aus verschiedenen Filmen, in denen Nicholas Cage definitiv nicht mitgespielt hat, aber sie sehen in der Tat sehr überzeugend aus. Wie haben sie das hinbekommen?

Nun, die Antwort ist nicht „Hexerei“, sondern eine Technologie, die als „Deepfake“ bezeichnet wird und in verschiedenen Branchen und Gemeinden für ziemlichen Aufruhr sorgt.

Was ist ein „Deepfake“?

Das Wort „Deepfake“ kommt aus dem Begriff „Deep Learning“ und natürlich „Fake“. Deep Learning ist ein spezialisierter Zweig des maschinellen Lernens, der wiederum Teil des Gesamtgebiets der Künstlichen Intelligenz^{(Artificial Intelligence)} ist .

Mit dem dramatischen Anstieg der Rechenleistung und neu entdeckten Möglichkeiten für Computer, riesige Datenmengen aus der realen Welt zu verarbeiten und zu analysieren, können Computer jetzt plötzlich Dinge tun, die sich die meisten von uns nie vorstellen könnten. Deepfakes wenden diese Technologie an, um menschliche Bilder zu synthetisieren und Fotos oder Videos von Dingen zu erstellen, die diese Menschen nie getan und nie gesagt haben. 

Wie funktioniert die Deepfake-Technologie?

Deep Learning, das Deepfake-Methoden zugrunde liegt, beschreibt die moderne Anwendung der neuronalen Netzsimulation auf riesige Datensätze. Neuronale Netze sind kein neues Konzept oder keine neue Technologie, aber bis in die Neuzeit waren sie ziemlich rudimentär.

Ein künstliches neuronales Netz simuliert zumindest teilweise den Lernprozess, der in biologischen Gehirnen abläuft. Wenn Sie lernen oder sich anderweitig mit der Außenwelt auseinandersetzen, ändern sich die Verbindungen zwischen Ihren Gehirnzellen.

Sie bilden Schaltkreise und logische Strukturen, stärken einige Verbindungen und schwächen andere. Wenn Sie etwas meistern, wie zum Beispiel Autofahren oder Tennis spielen lernen, werden diese Gehirnschaltkreise schnell und effizient. Irgendwann bist du in etwas so gut, dass du nicht einmal darüber nachdenken musst, es zu tun.

Das ist im Wesentlichen dasselbe, was mit einem Deep-Learning-System passiert. Es sieht sich haufenweise Beispiele für etwas an und wird dann immer besser darin, „es zu verstehen“.

Im Fall von Deepfakes betrachtet die Software Beispiele für das Gesicht, das Sie transponieren möchten, sowie für das Video, in das Sie es transponieren möchten. Mit genügend Training kann es schließlich ein Gesicht synthetisieren, das mit den Trainingsdaten übereinstimmt, und es dann nahtlos auf jedes andere Gesicht legen.

Welche Software wird verwendet, um Deepfakes zu erstellen?

Es gibt eine Reihe von Anwendungen, die es Menschen ermöglichen, Deepfakes zu erstellen. FakeApp war die erste uns bekannte App, die darauf abzielte, normalen Menschen die Möglichkeit zu geben, Deepfake-Inhalte zu erstellen. Die Website ist jetzt nicht mehr verfügbar und es ist überhaupt nicht einfach, eine Kopie zu finden.

Hersteller von Deepfakes sind inzwischen weitgehend zu einer Anwendung namens DeepFaceLab übergegangen^{(DeepFaceLab)} , die auf GitHub gehostet^(GitHub) wird und einen endlosen Strom von Tutorials auf Orten wie Reddit hervorgebracht hat .

Einen Deepfake erstellen

Dieser Artikel ist nicht als Tutorial gedacht, daher werden wir einen Überblick darüber geben, wie Deepfakes in der Praxis erstellt werden, aber keine genauen Schritte dafür liefern, wie man selbst einen erstellt.

Dafür gibt es einige Gründe, aber der Hauptgrund ist, dass die Legalität der Erstellung von Deepfakes höchst umstritten ist. Genauso wie wir Ihnen keine genauen Schritte zur Verfügung stellen würden, um Ihnen dabei zu helfen, Software zu stehlen oder andere illegale Aktivitäten durchzuführen, geben wir Ihnen keine Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Erstellen von Deepfakes.

Außerdem hat der eigentliche Entwickler von DeepFaceLab ein Schritt-für-Schritt-Video-Tutorial^{(step-by-step video tutorial)} für die Software veröffentlicht, dem jeder folgen kann, falls er die Verantwortung für ein solches Risiko übernehmen möchte.

Um einen Eindruck davon zu bekommen, wie gut dieses Zeug geworden ist, schauen Sie sich diese Website^{(check out this website)} an, wo ein neues Foto einer Person erstellt wird, die nicht existiert, wenn Sie die Seite aktualisieren.

Unser Ziel ist es, Ihnen dabei zu helfen, die Technologie zu verstehen, da Sie ihr im Laufe der Zeit immer häufiger begegnen werden. Davon abgesehen sind dies die groben Phasen der Erstellung eines Deepfakes mit DeepFaceLab .

Nach dem Herunterladen und Entpacken von DeepFaceLab^{(DeepFaceLab)} werden Sie mit einem Ordner konfrontiert, der viele andere Ordner und eine Reihe von Batch-Dateien enthält.

Es gibt einen Ordner namens „Workspace“, der die Trainingsmodelle, die Quellvideos und die Ausgabe enthält. DeepFaceLab arbeitet mit bestimmten Dateinamen und Speicherorten, damit die Batch-Dateien funktionieren können. Beispielsweise heißt die Quelldatei immer „data_src“ und das Ziel heißt „data_dst“.

Es gibt keine Softwareschnittstelle, wie die meisten Leute sie kennen. Nur eine Liste nummerierter Stapeldateien, die die Schritte des Prozesses darstellen. Zuerst^(First) werden die Frames der Quell- und Zielvideos als Bilddateien extrahiert.

Dann werden mehrere Analyseschritte durchgeführt, gefolgt von einem GPU-basierten Training, bei dem das neuronale Netz lernt, was es über die Gesichter in den beiden Videos braucht, um ein Modell zu bauen. Schließlich wird ein neues zusammengesetztes Video produziert.

Missbrauch von Deepfakes

Wie bereits erwähnt, sind Deepfakes sehr umstritten. Es kann in einigen Ländern gegen bestehende Gesetze verstoßen, und neue Gesetze sind in Arbeit, um sich mit der Technologie und ihren Anwendungen zu befassen.

Deepfakes können verwendet werden, um Falschmeldungen zu erstellen, wie z. B. ein Video von einem Präsidenten, der verrückte Dinge sagt^{(video of a president saying crazy things)} . Es kann verwendet werden, um Personen in pornografische Filme einzufügen, um sie zu belästigen oder anderweitig zu schädigen.

Wie Sie sich wahrscheinlich vorstellen können, könnten Sie mit einem überzeugenden Deepfake viel Schaden anrichten und die Konsequenzen, wenn Sie erwischt werden, könnten in naher Zukunft viel schwerwiegender werden.

Hinterfrage alles

Jetzt, da diese Technologie existiert und so gut funktioniert, wie sie es tut, bedeutet dies, dass wir Medien wie Videos in einem ganz neuen Licht betrachten müssen. Wenn jemand ein Video in den sozialen Medien verbreitet, in dem eine berühmte Person oder ein Politiker etwas Kontroverses sagt oder tut, müssen Sie zuerst fragen, ob das Video überhaupt echt ist.

Die meisten schlecht gemachten Deepfakes sind offensichtlich gefälscht, sobald Sie wissen, wonach Sie suchen müssen, und einige gesehen haben. In einigen Fällen kann jedoch selbst ein geschultes Auge Schwierigkeiten haben, festzustellen, dass eine Art CG-Manipulation stattfindet, und wenn sich die Technologie verbessert, wird dies schließlich unmöglich.

What is a Deepfake and How Are They Made?

Yoυ may have seen a νіdeo of Nicholas Cagе’s face transposed onto another character doіng the rounds on the internet recently. No, we don’t mean a clip from the movie Face/Off. These are scenes from various movies in which Nicholas Cage did definitely not play, yet they look very convincing indeed. How did they pull this off?

Well, the answer isn’t “witchcraft”, but a technology that has been dubbed “deepfake” and it’s causing quite a ruckus in various industries and communities.

What is a “Deepfake”?

The word “deepfake” comes from the term “deep learning” and of course “fake”. Deep learning is a specialized branch of machine learning,  which is again part of the overall area of Artificial Intelligence.

With the dramatic rise in computing power and newly-discovered ways for computers to process and analyze massive amount of data from the real world, computers can now suddenly do things most of us could never imagine. Deepfakes apply this technology to synthesize human images, creating photos or videos of things those people never did and never said. 

How Does Deepfake Technology Work?

Deep learning, which underpins deepfake methods, describes the modern application of neural net simulation to massive data sets. Neural nets are not a new concept or technology, but until modern times they have been pretty rudimentary.

An artificial neural net simulates the learning process that happens in biological brains, at least to some extent. When you learn or otherwise deal with the outside world, the connections between your brain cells change.

They form circuits and logical structures, strengthening some connections and weakening others. As you master something, like learning to drive or play tennis, those brain circuits become fast and efficient. Eventually you are so good at something that you don’t even have to think about doing it.

That’s essentially the same thing that happens with a deep learning system. It looks at heaps of examples of something and then becomes progressively better at “understanding it”.

In the case of deepfakes the software looks at examples of the face you want to transpose as well as the video you want to transpose it to. With enough training it can eventually synthesize a face that matches the training data and then seamlessly overlay it on any other face.

What Software is Used to Make Deepfakes?

There are a number of applications that allow people to make deepfakes. FakeApp was the first app we know of aimed at giving normal people a shot at making deepfake content. The website it now defunct and finding a copy is not easy at all.

Makers of deepfakes have now largely moved on to an application called DeepFaceLab, which is hosted on GitHub and has spawned an endless stream of tutorials on places like Reddit.

Making a Deepfake

This article is not meant to be a tutorial, so we are going to provide an overview of how deepfakes are made in practice, but not provide exact steps on how to make one yourself.

There are a few reasons for this, but the main one is that the legality of making deepfakes is highly-contentious. Just as we wouldn’t provide exact steps to help you pirate software or do other illegal activities, we won’t give step-by-step instructions for making deepfakes.

Besides, the actual creator of DeepFaceLab has released a step-by-step video tutorial for the software which anyone can follow along, should they wish to take responsibility for such a risk.

To get a gist of how good this stuff has become, check out this website where a new photograph of a person who does not exist is generated when you refresh the page.

Our goal is to help you understand the technology, since you are bound to encounter it more and more as time goes by. With that being said, these are the broad phases of creating a deepfake with DeepFaceLab.

After downloading and unzipping DeepFaceLab you are faced with a folder containing many other folders and a series of batch files.

There’s a folder called “workspace” which contains the training models, the source videos and the output. DeepFaceLab works with specific file names and locations, so that the batch files can work. For example, the source file is always named “data_src” and the destination is named “data_dst”.

There is no software interface as most people know it. Just a list of numbered batch files representing the steps of the process. First the source and destination videos have their frames extracted as picture files.

Then several analysis steps are run, followed by GPU-based training, where the neural net learns what it needs about the faces in the two videos to build a model. Finally a new composite video is produced.

Misuse of Deepfakes

As we mentioned above, deepfakes are very controversial. It may violate existing laws in some countries and new laws are in the works to deal with the technology and its applications.

Deepfakes can be used to create hoaxes, such as a video of a president saying crazy things. It can be used to insert people into pornographic films with the purpose or harassing or otherwise harming them.

As you can probably imagine, you could do a lot of damage with a convincing deepfake and the consequences if you are caught may become much more severe in the near future.

Question Everything

Now that this technology exists and works as well as it does, it means we have to look at media like videos in a whole new light. If someone circulates a video on social media of a famous person or politician saying or doing something controversial, you’ll first have to ask if the video is even real.

Most poorly-done deepfakes are obviously fake, once you know what to look for and have seen a few. However, in some cases even a trained eye may have trouble telling that some sort of CG manipulation is happening and as the tech improves it will eventually become impossible.

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