Een deepfake wordt gemaakt door een computerprogramma dat zichzelf kan leren hoe je een gezicht kunt nabootsen. Door parameters in het systeem aan te passen, wordt het programma beter in het hercreëren van het gezicht van een specifieke persoon, dit is een vorm van deeplearning. Het programma plaatst vervolgens het gezicht dat het opnieuw heeft gemaakt op een bestaande video, zoals een digitaal masker. In deze video zie je sporen van zo'n masker.

Dit experiment werd uitgevoerd met dezelfde bronvideo afgespeeld op twee verschillende beeldfrequenties – beide modellen waren getraind met de exact dezelfde studio-opstelling. Het aantal trainingscycli per beeld is hetzelfde, maar de trainingstijd was langer, met een grotere dataset. Je kon duidelijk zien dat het algoritme dat trainde met meer beelden, meer geraffineerde resultaten kon produceren die een betere overeenkomst vormden met het doel.

De deepfake was geëxporteerd met een resolutie van 64px. De lagere resolutie betekent dat het minder tijd innam om het algoritme te trainen, omdat het model alleen moest leren om een beeld te creëren van lage resolutie. In close-up gezichtshots is deze lage resolutie evident.

Trainingstijd is gerelateerd aan het aantal keren dat het algoritme de beelden verwerkt. Het proces omvat het creëren van een gezicht (of digitaal masker), het vergelijken van het masker met een oorspronkelijk beeld en vervolgens aanpassingen maken om de gelijkenis van de bron met het masker te verbeteren. Het model gaat voor alle bronbeelden één keer door deze cyclus heen en begint dan opnieuw. Hoe lang het duurt, hangt af van de capaciteit van de computer die wordt gebruikt.

Gezichtsimitatie vereist meer computergeheugen, maar is veel moeilijker te herkennen. Veel van de uitdagingen die ontstaan bij bronvideo’s zijn niet van toepassing op imitatie, maar het algoritme handelt op een soortgelijke manier. De nagemaakte delen van het gezicht zullen enigszins vervaagd en minder gedetailleerd zijn.

Let ook op de audio en zoek naar fouten in bijvoorbeeld de lip syncronisatie. Vraag je met behulp van het inzicht dat je op deze website hebt opgedaan af of een video een waarschijnlijk doelwit is en of de omstandigheden geschikt zijn voor een mogelijke deepfake. Controleer bij twijfel altijd de bron van de video.