Вокруг темы дипфейков множество слухов и домыслов. Мы сами стараемся не попасть впросак, когда комментируем для журналистов эту тему. Например. Можно ли подделать голос в телефонном разговоре, то есть налету? (пока нет) Увеличивается ли число мошенничеств с дипфейками? (Достаточной статистики нет, если неаккуратно оценивать ситуацию, можно тысячи процентов насчитать, всё ж пока исчисляется «от плинтуса»). Можно ли создать дипфейк дендрофекальным способом, работая только с тем, что есть в открытом доступе?

А вот тут надо проверять, потому что однозначного ответа без дополнительных «но» нет. В качестве начальных условий поставил такие: можно ли сделать качественный дипфейк (видео и аудио), не особо вникая в вопрос? Результаты под катом.

А еще бонусом, на основе полученных результатов, – разобрал ролик под названием «10 лучших Дипфейк видео». На их примере предлагаю и вам поупражняться в поиске признаков подделки.

Взрывное распространение ИИ‑генеративных технологий затронуло и создание видеоконтента. Главным двигателем здесь стали дипфейки (DeepFake). В общем доступе появились десятки инструментов, вроде DeepFaceLab, Deepfakes Web или FaceSwap, которые позволяют изменять лица людей на видео, добиваясь пугающей натуралистичности.

Ранее мы уже разбирали, что представляет собой технология deepfake, какие потенциальные опасности несет, а также тестировали популярные инструменты для распознавания дипфейк‑изображений. Этим материалом мы продолжим интересную тематику и раскроем больше технологических деталей вывода «глубоких подделок» на чистую воду. На сей раз речь пойдет о real‑time или live‑дипфейках, способных в реальном времени подменять участников видеозвонков образами других людей. Также расскажем о критических уязвимостях «живых» дипфейков, которые можно эффективно использовать для их распознавания.