딥페이크

딥페이크가 만들어지는 방법

많은 딥페이크의 핵심 기술에는 생성적 적대 신경망(GAN)이 사용됩니다. GAN은 가짜 콘텐츠(예: 얼굴이 바뀐 이미지)를 생성하는 생성기와 진짜 콘텐츠와 가짜 콘텐츠를 구별하는 판별기라는 두 개의 경쟁 신경망으로 구성됩니다. 반복적인 훈련을 통해 생성기는 판별기를 속일 수 있는 사실적인 가짜 콘텐츠를 만드는 데 점점 더 능숙해지고 궁극적으로 사람 관찰자까지 속일 수 있게 됩니다. 자동 인코더는 또 다른 일반적인 기술로, 대규모 데이터 세트에서 얼굴의 압축된 표현(인코딩)을 학습한 다음 이러한 표현을 디코딩하여 대상 동영상에 얼굴을 재구성하거나 교체합니다. 설득력 있는 딥페이크를 만들려면 상당한 양의 훈련 데이터 (대상 인물의 이미지 또는 비디오 클립)와 상당한 양의 GPU 컴퓨팅 리소스가 필요하며, 이러한 리소스는 대부분 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 통해 관리됩니다.

애플리케이션 및 예제

딥페이크 기술은 유익한 용도에서 악의적인 활동에 이르기까지 다양한 용도로 활용되고 있습니다:

• 엔터테인먼트 및 미디어: 영화 제작에서 배우의 노화 방지, 역사적 인물을 재현하거나 번역된 오디오에 맞게 입술 움직임을 변경하여 더빙을 개선하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 영화 제작자들은 다음 영화에서 딥페이크 기법을 사용했습니다. 만달로리안 에서 딥페이크 기술을 사용하여 젊은 버전의 배우를 디지털로 재현했습니다. 또 다른 예로는 교육용 비디오와 프레젠테이션을 제작하는 데 AI 아바타를 사용하여 합성 비디오 콘텐츠를 효과적으로 생성하는 플랫폼인 Synthesia가 있습니다.
• 교육 및 접근성: 교육 목적으로 가상 강사를 만들거나 역사적 인물에 생명을 불어넣을 수 있습니다. 음성 복제는 목소리를 잃은 사람들을 도울 수 있습니다.
• 합성 데이터 생성: 실제 데이터가 부족하거나 민감할 수 있는 컴퓨터 비전 분야에서 다른 ML 모델을 학습하기 위한 인공 데이터 세트를 생성합니다. 이는 다음과 같은 모델의 견고성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. Ultralytics YOLO11 와 같은 모델의 견고성을 향상하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 허위 정보 및 악의: 정치적 허위 정보 유포, 가짜 유명인 지지 또는 스캔들 생성, 합의되지 않은 음란물 생성, 사칭을 통한 사기 행위(예: 거래를 승인하기 위한 음성 딥페이크) 등입니다. 이러한 사례는 AI 윤리 및 데이터 프라이버시에 대한 심각한 우려를 불러일으킵니다.

딥페이크 탐지

딥페이크의 증가는 탐지 방법에 대한 연구에 박차를 가하고 있습니다. 여기에는 비정상적인 깜박임 패턴, 부자연스러운 표정, 조명이나 그림자의 불일치 등 생성된 콘텐츠의 미묘한 불일치나 아티팩트를 식별하기 위해 머신러닝 모델을 훈련하는 것이 포함됩니다. 이러한 노력의 중심에는 컴퓨터 비전(CV) 기술이 있습니다. 그러나 탐지를 회피하기 위해 딥페이크 생성 기술이 지속적으로 발전하고 있기 때문에 탐지는 현재 진행 중인 무기 경쟁입니다. Meta AI의 DFDC(딥페이크 탐지 챌린지) 와 같은 단체와 다음과 같은 기업의 이니셔티브가 있습니다. Microsoft 와 같은 조직은 탐지 기술의 발전을 목표로 합니다. 표준 벤치마크와 데이터 세트는 이러한 탐지 모델을 개발하고 평가하는 데 매우 중요합니다.

다른 미디어 조작과의 차별성

딥페이크는 기존 픽셀을 수동으로 또는 단순한 알고리즘을 통해 변경하는 대신 딥러닝을 사용하여 학습된 패턴을 기반으로 완전히 새롭고 사실적인 시각적 또는 오디오 요소를 생성한다는 점에서 기존의 사진 또는 동영상 편집(예: Adobe Photoshop 또는 After Effects 사용)과 다릅니다. 이미지 인식은 이미지 내의 물체나 특징을 식별하는 데 중점을 두는 반면, 딥페이크 기술은 그럴듯한 이미지나 동영상을 합성하는 데 중점을 둡니다. 이는 시각적 영역에서 제너레이티브 AI를 정교하게 응용한 것입니다. 오용의 가능성은 책임감 있는 AI 개발과 대중의 인식의 중요성을 강조합니다.