Es posible que haya visto un video de la cara de Nicholas Cage transpuesta a otro personaje haciendo rondas en Internet^{(rounds on the internet)} recientemente. No, no nos referimos a un clip de la película Face/Off . Estas son escenas de varias películas en las que Nicholas Cage definitivamente no jugó, sin embargo, parecen muy convincentes. ¿Cómo lograron esto?

Bueno, la respuesta no^{(answer isn)} es "brujería", sino una tecnología que ha sido denominada "deepfake" y está causando un gran revuelo en varias industrias y comunidades.

¿Qué es un “Deepfake”?

La palabra "deepfake" proviene del término "aprendizaje profundo" y, por supuesto, "falso". El aprendizaje profundo^{(Deep learning)} es una rama especializada del aprendizaje automático^{(machine learning)} , que nuevamente forma parte del área general de la Inteligencia Artificial^{(Artificial Intelligence)} .

Con el aumento dramático en el poder de la computación y las formas recientemente descubiertas para que las computadoras procesen y analicen una cantidad masiva de datos del mundo real, las computadoras ahora pueden hacer cosas que la mayoría de nosotros nunca podríamos imaginar. Deepfakes aplica esta tecnología para sintetizar imágenes humanas, creando fotos o videos de cosas que esas personas nunca hicieron y nunca dijeron. 

¿Cómo funciona la tecnología Deepfake?

El aprendizaje profundo^{(Deep learning)} , que sustenta los métodos deepfake, describe la aplicación moderna de la simulación de redes neuronales a conjuntos de datos masivos. Las redes neuronales no son un concepto o tecnología^{(concept or technology)} nuevos , pero hasta los tiempos modernos han sido bastante rudimentarios.

Una red neuronal artificial simula el proceso de aprendizaje^{(learning process)} que ocurre en los cerebros biológicos, al menos hasta cierto punto. Cuando aprendes o tratas con el mundo exterior, las conexiones entre las células de tu cerebro cambian.

Forman circuitos y estructuras lógicas, fortaleciendo algunas conexiones y debilitando otras. A medida que dominas algo, como aprender a conducir o jugar al tenis, esos circuitos cerebrales se vuelven rápidos y eficientes. Eventualmente eres tan bueno en algo que ni siquiera tienes que pensar en hacerlo.

Eso es esencialmente lo mismo que sucede con un sistema de aprendizaje^{(learning system)} profundo . Mira montones de ejemplos de algo y luego se vuelve progresivamente mejor en "comprenderlo".

En el caso de los deepfakes, el software busca ejemplos de la cara que desea transponer, así como el video al que desea transponerlo. Con suficiente entrenamiento, eventualmente puede sintetizar una cara que coincida con los datos de entrenamiento y luego superponerla sin problemas en cualquier otra cara.

¿Qué software se usa para hacer deepfakes?

Hay una serie de aplicaciones que permiten a las personas hacer deepfakes. FakeApp fue la primera aplicación que conocemos destinada a brindar a las personas normales la oportunidad de crear contenido falso. El sitio web ya no existe y encontrar una copia no es nada fácil.

Los creadores de deepfakes ahora se han pasado en gran medida a una aplicación llamada DeepFaceLab , que está alojada en GitHub y ha generado un flujo interminable de tutoriales en lugares como Reddit .

Haciendo un Deepfake

Este artículo no pretende ser un tutorial, por lo que vamos a proporcionar una descripción general de cómo se hacen los deepfakes en la práctica, pero no proporcionaremos los pasos exactos sobre cómo hacer uno usted mismo.

Hay algunas razones para esto, pero la principal es que la legalidad de hacer deepfakes es muy polémica. Así como no le proporcionaremos los pasos exactos para ayudarlo a piratear software o realizar otras actividades ilegales, no le daremos instrucciones paso a paso para hacer deepfakes.

Además, el creador real de DeepFaceLab ha lanzado un video tutorial paso a paso^{(step-by-step video tutorial)} para el software que cualquiera puede seguir, si desea asumir la responsabilidad de tal riesgo.

Para tener una idea de lo bueno que se ha vuelto este material, consulte este sitio web^{(check out this website)} donde se genera una nueva fotografía de una persona que no existe cuando actualiza la página.

Nuestro objetivo es ayudarlo a comprender la tecnología, ya que seguramente la encontrará cada vez más a medida que pasa el tiempo. Dicho esto, estas son las fases generales de la creación de un deepfake con DeepFaceLab .

Después de descargar y descomprimir DeepFaceLab , se encuentra con una carpeta que contiene muchas otras carpetas y una serie de archivos por lotes.

Hay una carpeta llamada "área de trabajo" que contiene los modelos de entrenamiento, los videos fuente^{(source videos)} y la salida. DeepFaceLab funciona con nombres y ubicaciones de archivos específicos, para que los archivos por lotes puedan funcionar. Por ejemplo, el archivo de origen^{(source file)} siempre se denomina "data_src" y el destino se denomina "data_dst".

No hay una interfaz de software^{(software interface)} como la mayoría de la gente la conoce. Solo una lista de archivos por lotes numerados que representan los pasos del proceso. Primero^(First) , los videos de origen y destino^{(source and destination videos)} tienen sus marcos extraídos como archivos de imagen.

Luego, se ejecutan varios pasos de análisis, seguidos de un entrenamiento basado en GPU, donde la red neuronal aprende lo que necesita sobre las caras en los dos videos para construir un modelo. Finalmente se produce un nuevo video compuesto.

Mal uso de deepfakes

Como mencionamos anteriormente, los deepfakes son muy controvertidos. Puede violar las leyes existentes en algunos países y se están trabajando nuevas leyes para tratar con la tecnología y sus aplicaciones.

Los deepfakes se pueden usar para crear engaños, como un video de un presidente diciendo locuras^{(video of a president saying crazy things)} . Se puede usar para insertar personas en películas pornográficas con el propósito de acosarlas^{(purpose or harassing)} o dañarlas.

Como probablemente pueda imaginar, podría causar mucho daño con un deepfake convincente y las consecuencias si lo atrapan pueden volverse mucho más graves en el futuro cercano.

Cuestionar todo

Ahora que esta tecnología existe y funciona tan bien como lo hace, significa que tenemos que ver los medios como los videos bajo una luz completamente nueva. Si alguien hace circular un video en las redes sociales de una persona famosa o un político diciendo o haciendo algo controvertido, primero deberá preguntar si el video es real.

La mayoría de los deepfakes mal hechos son obviamente falsos, una vez que sabes qué buscar y has visto algunos. Sin embargo, en algunos casos, incluso un ojo entrenado puede tener problemas para darse cuenta de que se está produciendo algún tipo de manipulación de CG^{(CG manipulation)} y, a medida que la tecnología mejore, eventualmente se volverá imposible.

What is a Deepfake and How Are They Made?

You may have sеen a video of Nicholas Cage’s face transposed onto anоther character doing 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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