如何在 2023 年发现 DeepFakes

深度伪造的识别:并非易事

科技犹如一把双刃剑,既能带来福祉,也可能被滥用。当谈论人工智能(AI)时,这一点尤为突出,我们正亲历着它带来的巨大影响。

深度伪造便是人工智能应用的一个典型案例。它能够创造出极具真实感的视频、图像和音频,以至于我们往往需要具备超常的辨别能力才能区分真伪。

什么是深度伪造?

简而言之,深度伪造是指利用桌面或智能手机应用程序制作的虚假媒体。这些应用程序采用特定算法,替换原始素材中的部分内容,并将它们与其它素材进行拼接,从而生成看似真实的新内容。

其目的是通过这些合成媒体来欺骗或娱乐大众。

在过去,制作如此逼真的视频相当困难,但现在,只需要一块性能强大的显卡和几天的时间,你就可以做到。

尽管如此,要达到令每个人都惊叹的声音克隆、表情等效果,仍然需要更多的技术积累。

但随着算法在低端硬件上变得高效,以及计算能力的不断提升,实现这一目标的难度正在不断降低。

未来,我们将看到更多深度伪造的出现。

因此,我们必须保持警惕,学会辨别真伪,以防范潜在的滥用风险。

如何识别深度伪造?

并非所有的深度伪造都是一样的,因此,并非所有识别方法都适用于所有情况。有些深度伪造存在明显的机器制造痕迹,而另一些则需要仔细观察,甚至借助人工智能工具才能辨别。

肤色

首先需要注意的是肤色。“伪造”的部分(通常是面部)的肤色可能会与身体其他部位存在细微的差异,导致不匹配。

上图左侧是乌克兰总统泽连斯基发布的一段虚假视频,内容是要求他的部队和人民向俄罗斯投降。

但这种粗糙的复制粘贴手法并没有骗过任何人,它很快就被识破为深度伪造。

面部表情

面部表情是识别深度伪造的关键线索,尤其当业余人士试图伪装成深度伪造专家时。他们制作的作品经常会出现不自然的嘴唇运动,缺乏停顿感,很容易被识破。

虽然一些算法已经能够模拟呼吸停顿,但你仍然可以观察到,它们所产生的停顿和头部运动往往过于机械,重复的模式很容易被识别。

眨眼也是一个暴露深度伪造的方面。它往往是循环的(如代码所写),如果你将其与真实的人的视频进行比较,就会发现它缺乏自然感。

眼球运动也是一个可用于识别深度伪造的指标。人工智能是一种没有情感的机器,在对话时往往比普通人更加专注。

总而言之,深度伪造很容易被识别,除非制作得非常完美。

细节

那么,如何判断这是否是真正的摩根·弗里曼呢?

上述视频的优点在于其质量非常高。你可以切换到最高分辨率(如果可用,例如 4K),从而有机会发现人工痕迹。

屏幕越大越好。或者,你可以截取屏幕截图并放大,看看是否有一些人为痕迹隐藏在表面之下。

你是否能看到化妆过的皮肤?这正是算法出错的地方,即使是最小的细节也可能暴露破绽。

皮肤可能看起来有些斑驳,面部(和头部)的毛发生长不自然,看起来就像是粘上去的一样。

这可以帮助你更好地分析以下内容:

我可以清楚地辨认出合成的皮肤,大部分都集中在胡须、髭须和发际线周围。

下巴、眉毛、脸颊、鼻子等等——与真人(右)相比,差别显而易见。

再次强调,将真品并排放置,可以轻松区分真伪。

微表情

我们在说话时会发生很多事情。每个人都有自己的风格,导致嘴唇、舌头、下巴、脸颊等以他们独有的特定模式运动。

此外,深度伪造技术尚未完全掌握说话时的口内视觉效果。例如,你无法在奥巴马的深度伪造视频中看到清晰的下(下颌)牙齿。

我们只能看到底部有一条白色的条纹,根本没有舌头运动的迹象。

你可以观看任何真实的奥巴马视频,你会发现,他比这个人工智能复制品更富有表现力,面部动作也更多。

此外,视频本身的清晰度也不高。其质量非常低,压缩是为了隐藏破绽,或受限于计算能力。

过渡

深度伪造的一个限制是它们的逐帧生成。每一帧都必须经过检查,以确保完美遮挡,从而保持真实感。

因此,大多数令人信服的深度伪造视频在面部动作方面都非常有限。它们只显示正面,而没有侧面视图,因为从侧面到正面的过渡可能会暴露破绽。

以汤姆·克鲁斯的深度伪造视频为例:

如果你放慢视频速度,并从 35-40 秒开始仔细观察,你会发现从侧面到正面的过渡有一些模糊之处。

这些部分可以说是最难隐藏的,也是揭露此类人工智能作品的最佳途径。

总而言之,以下几点可以帮助你识别深度伪造,减少误导:

1. 检查肤色变化。2. 注意不自然的唇形同步、机器人般的动作或不眨眼等。3. 放大查看皮肤纹理、毛发生长等是否自然。4. 将面部表情和说话风格与真实视频进行比较。5. 检查是否有高质量版本。6. 快速搜索,看看它是否被标记为虚假。7. 记录整体面部尺寸,并与真人进行比较。8. 放慢视频速度,以发现过渡中的错误。9. 嘴巴内部看起来是否真实而细致?10. 分享并向你的朋友和家人寻求反馈,以防出现误判。

深度伪造并非完美!

尽管我们只讨论了深度伪造视频,但人工智能生成的音频也存在类似的限制。正如我们所说,机器正在变得越来越好,但它们始终落后于真实的人类。

如果你不亲自实践,学习是不完整的。在这种情况下,我们制作了本指南,介绍什么是深度伪造以及如何创建深度伪造。