Skaitmeninės kaukės kuriamos kompiuterinės programos pagalba, kuri, išanalizavusi įvairius žmogaus atvaizdus, pati išmoksta sukurti naują veidą, Tada programa „priklijuoja“ sukurtą veidą ant veido vaizdo įraše tarsi skaitmeninę kaukę. Šiame įraše galite atsekti tokios kaukės pėdsakus:

Eksperimentas atliktas, naudojant tą pačią pirminę vaizdo medžiagą, atsiųstą dviem skirtingais kadrų dažniais – abu modeliai buvo rengiami toje pačioje studijos aplinkoje. Bandymų ciklų skaičius vienam vaizdui yra vienodas, bet parengimas trunka ilgiau, esant didesniam duomenų rinkiniui. Aiškiai matyti, kad algoritmas, išbandęs daugiau vaizdų, gali pateikti tobulesnį ir tikslą geriau atitinkantį rezultatą.

Sintetinė vaizdo klastotė išsiųsta su 64 px rezoliucija (skiriamąja geba). Apatinė rezoliucija reiškia, kad algoritmo parengimui prireikė mažiau laiko, nes modeliui tik reikėjo išmokti sukurti žemos rezoliucijos vaizdą. Filmuojant iš arti, akivaizdi žema skiriamoji geba.

Mokymosi laikas susijęs su tuo, kiek kartų algoritmas apdorojo vaizdus. Šis procesas apima: veido (ar skaitmeninės kaukės) sukūrimą, jo palyginimą su pirminiu vaizdu ir korekcijas, darančias kaukę panašesnę į pirminį atvaizdą. Šį ciklą modelis „įveikia“ vieną kartą su visais pirminiais vaizdais ir vėl pradeda iš naujo. Laiko trukmė priklauso nuo kompiuterio galingumo.

Veido judesių imitavimą, kuriam reikia daug galingesnių kompiuterių, kur kas sunkiau atpažinti. Daug iššūkių, susijusių su pirminiais vaizdo įrašais, neturi įtakos judesių imitavimui, tačiau algoritmas veikia panašiai: atkurtos veido dalys bus kiek neryškios ir ne tokios detalios.

Atkreipkite dėmesį ir į garsą: ieškokite trūkumų ar lūpų sinchronizavimo problemų. Naudodamiesi šioje svetainėje sužinota informacija, paklauskite savęs, ar tikėtina, kad vaizdo įrašą buvo norima suklastoti, ar abejojate jo tikrumu, ar yra tinkamos sąlygos galimai sintetinei vaizdo klastotei, ir visada tikrinkite vaizdo įrašo šaltinį.