Deepfake nastaje računalnim programom koji samog sebe može naučiti kako reproducirati lice analizirajući mnoštvo slika dotične osobe. Program tada na postojeći video polaže lice koje je kreirao – kao nekakvu digitalnu masku. Tragovi takve maske primjetni su u sljedećem videu.

Ovaj je eksperiment napravljen s istim izvornim videom izvedenim u dvije različite frekvencije slika - oba su modela trenirana na istoj opremi s istim postavkama. Broj ciklusa treninga po slici je bio isti, ali je trajanje treninga bilo duže kod većeg seta podataka. Jasno se vidi da algoritam koji je učio s većim brojem slika daje rafiniraniji rezultat koji se bolje podudara s ciljanim videom.

Deepfake je izveden u rezoluciji od 64 px. Niža rezolucija znači da je za trening algoritma trebalo manje vremena jer je model trebao naučiti samo kako kreirati sliku niske rezolucije. U krupnim kadrovima niska je rezolucija evidentna.

Trajanje učenja povezano je s time koliko puta algoritam procesira slike. Proces se sastoji od kreiranja lica (ili digitalne maske), uspoređivanja tog lica s izvornom slikom te modifikacija u cilju poboljšanja sličnosti maske s izvornom slikom. Model prolazi kroz taj ciklus jednom za sve izvorne slike, a onda ga ponavlja. Koliko to vremena traje, ovisi o jačini računala koje se koristi.

Animacija lica zahtijeva mnogo više računalnog kapaciteta i mnogo ju je teže prepoznati. Mnogi izazovi koje postavljaju izvorne video snimke ne vrijede kad je riječ o animaciji, no algoritmi se ponašaju na sličan način. Rekreirani dijelovi lica bit će malo zamućeni i imat će manje detalja.

Također, obratite pažnju na audio i provjerite ima li nedostataka u sinkronizaciji zvuka i kretnji ustiju. Uz uvid stečen na ovim web stranicama, razmislite je li izgledno da je neki video zapravo ciljani video te jesu li uvjeti prikladni za mogući deepfake. Ako posumnjate da se radi o deepfake videu, uvijek provjerite odakle on dolazi.