Дипфейк создается с помощью компьютерной программы, которая воспроизводит лицо, анализируя многочисленные изображения человека. Затем уже воссозданное лицо накладывается на существующее видео — это подобие цифровой маски. Следы такой маски вы можете увидеть на этом видео:

Этот эксперимент проводился с одним и тем же исходным видео, экспортированным с двумя разными частотами кадров — обе модели обучались с помощью одной и той же студийной настройки. Количество циклов обучения на каждое изображение было одинаковым, но видео с большим набором данных получило больше времени для обучения. Становится очевидно, что обученный с большим количеством изображений алгоритм может дать более точный результат, который лучше соответствует цели.

Дипфейк-видео было экспортировано с разрешением в 64 пикселя. Более низкое разрешение означает, что на обучение алгоритма ушло меньше времени, потому что система всего лишь научилась создавать изображение с низким разрешением. На лицах крупным планом низкое разрешение видео очевидно.

Время обучения связано с тем, сколько раз алгоритмом обрабатывает изображение. Процесс включает в себя создание лица (или цифровой маски), сравнение его с исходным изображением. После этого система вносит корректировки для повышения сходства маски с исходным лицом. Модель проходит этот цикл один раз для всех исходных изображений, а затем запускается снова. Время работы зависит от мощности используемого компьютера.

Реконструкция лица требует гораздо большей вычислительной мощности, но ее гораздо сложнее распознать. Многие проблемы, связанные с исходными видео, не относятся к реконструкции, однако алгоритм действует аналогичным образом. Воссозданные части лица будут немного размыты и менее детализированы.

Обращайте также внимание на звук и ищите несовпадения в синхронизации губ. Используя информацию на этом сайте, задайте вопрос, может ли видео стать целевым и подходят ли его условия для возможного дипфейка. В случае сомнений всегда проверяйте источник видео.