Все дипфейки полины шгш18

Фальшивых изображений, включая дипфейки.Что такое дипфейки и как они создаются?Дипфейки (от англ. deepfake, глубокая фальсификация) — это технология, основанная на использовании методов глубокого обучения и нейронных сетей для создания фальшивых видео и изображений. Эта технология позволяет наложить лицо или другие черты человека на тело другого человека в видеороликах или на фотографиях, что создаёт иллюзию того, что человек участвует в действиях, которых на самом деле не совершал.Методы создания дипфейков часто включают использование генеративных состязательных сетей (GAN). GAN — это тип нейронных сетей, которые состязаются между собой: одна сеть генерирует фальшивое изображение, а другая оценивает его подлинность. Этот процесс продолжается до тех пор, пока генерируемое изображение не станет настолько реалистичным, что его трудно отличить от настоящего.Из-за доступности технологий создания дипфейков, таких как различные мобильные приложения и онлайн-сервисы, любой пользователь может без особых знаний создать убедительные фальшивые изображения. Это породило новую волну злоупотреблений, включая создание «раздетых дипфейков» девушек, которые активно распространяются через интернет.Как поиск по фото помогает находить дипфейки?Поиск по фото стал эффективным инструментом для выявления фальшивых изображений, включая дипфейки. Пользователи могут загрузить подозрительное изображение в систему, чтобы проверить, является ли оно уникальным или его элементы были скопированы с других фотографий. Это особенно полезно, когда речь идёт о проверке подлинности изображений знаменитостей или публичных лиц.Однако этот инструмент также помогает находить и распространять дипфейки. Злоумышленники могут легко загрузить лицо жертвы в систему и найти дипфейки, где это лицо было сгенерировано в непристойных или компрометирующих сценах. Эта возможность усиливает проблему с распространением фальшивых изображений, создавая серьёзные риски для репутации и конфиденциальности жертв.Влияние дипфейков на девушек:

Его искажение очень сильно заметно, такой дипфейк сразу создает ощущение неестественности. Если же дипфейк качественный, то его, конечно, трудно отличить от оригинала», – поделился М. Абрамский.В связи с широким распространением дипфейков многих беспокоит проблема утечки биометрических данных. Опасна ли «оплата по лицу», поинтересовались мы у эксперта.«Если говорить про "оплату лицом", то дипфейки здесь не применимы до той поры, пока не появятся устройства, создающие в реальном времени правдоподобные голограммы другого человека по его биометрическим данным. Причем так, чтобы считыватель (например, камера) идентифицировал эту голограмму как реальный объект. Сейчас требуется физическое присутствие человека возле устройства оплаты, которое считывает биометрию. Если у преступника есть биометрия человека в цифровом виде, в большинстве случаев он ее в камеру показать не сможет. Есть, конечно, у него и такой вариант – взломать саму систему биометрической оплаты, но это очень сложно сделать», – успокоил директор ИТИС.Практически все проекты, реализуемые в ИТИС, отметил Абрамский, основаны на принципах защиты персональных данных. «Например, в нашем институте разработана система тайного голосования Ученого совета и диссертационных советов. В ней сохраняются явочные листы, которые показывают, кто голосовал, но информация о том, как конкретно проголосовал тот или иной человек, не сохраняется», – заметил он.В ИТИС студенты бакалавриата и магистратуры получают базовые знания по информационной безопасности и принципам защиты персональных данных, необходимые для работы в области разработки программного обеспечения. Кроме того, специализированные образовательные программы по информационной безопасности в КФУ реализуются в Институте вычислительной математики и информационных технологий и Институте физики. Автор: Лариса Бусиль, Департамент по информационной политике КФУ, фото: нейросеть Kandinsky

Результаты поиска по запросу «мария певчих дипфейк» технологии до чего техника дошла дипфейки Больше дипфейков хороших и разныхНовая технология для создания дипфейков CihaNetКитайская исследовательская группа и исследователи из США в сфере технологий искусственного интеллекта разработали новую технологию для создания дипфейков CihaNet. Предположительно, разработка может превзойти все предыдущие подходы.Новый метод может выполнять смену лиц без необходимости исчерпывающего сбора и курирования больших выделенных наборов данных и обучения их в течение недели только для одной личности. Новые разработанные модели обучались на двух популярных наборах данных о знаменитостях на одном графическом процессоре NVIDIA Tesla P40 в течение примерно трех дней.Новый подход устраняет необходимость грубо внедрять образ человека в целевое видео, что часто приводит к характерным артефактам. Так называемые hallucination maps («карты галлюцинаций») используются для более глубокого смешивания визуальных аспектов, потому что система отделяет идентичность от контекста гораздо эффективнее, чем существующие методы. Самое известное в настоящее время программное обеспечение для дипфейков DeepFaceLab и конкурирующий форк FaceSwap выполняют сложные и часто вручную настраиваемые рабочие процессы для определения того, в какую сторону наклонено лицо, какие препятствия находятся на пути, и пр. В отличие от данных технологий, CihaNet не требует обращения лиц прямо в камеру для извлечения и использования полезной идентификационной информации.Новая архитектура напрямую использует «контекстную» информацию для самого процесса преобразования посредством двухэтапной операции каскадной адаптивной нормализации экземпляра (C-AdaIN), которая обеспечивает согласованность контекста (то есть кожи лица и окклюзий) ID-соответствующие области.Исследователи обучили четыре модели на двух очень популярных и разнообразных наборах данных открытых изображений ( CelebA-HQ и NVIDIA Flickr-Faces-HQ Dataset ), каждый из которых содержит 30 тыс. и