想象一下，你加入 Zoom 会议后发现自己被骗了。这就是新推出的 AI 换脸软件“Deep-Live-Cam”的现实，它允许你在视频通话或直播过程中实时换脸。得益于现代技术，这个曾经的科幻概念现在变成了现实。好奇它是如何工作的？请继续阅读。
Deep-Live-Cam 是一款开源工具，利用人工智能实时换脸。只需一张照片，您就可以在直播和录制的视频中将您的脸部替换为其他人的脸部。这一突破性技术基于先进的 Deepfake 技术，可在 GitHub 上访问，这使其成为一款功能强大但具有潜在风险的工具。
与三星三年前的深度伪造视频技术不同，Deep-Live-Cam 允许任何人仅使用照片和免费软件来冒充他人。
危险是真实存在的：今年早些时候，香港一名财务人员在与公司首席财务官和其他员工进行视频通话后被骗走 2560 万美元。骗子说服受害者进行多次转账，但直到一周后才发现这是欺诈行为。
Deep-Live-Cam 实时换脸工具让你在直播和视频通话中变身任何人
Deep-Live-Cam 的实时换脸功能并不新鲜，但其开源性和出色的性能使其受欢迎程度飙升。它迅速成为 GitHub 上的热门趋势，在 24 小时内获得了超过 1,600 个星标。
自在 GitHub 上首次亮相以来，Deep-Live-Cam 就引起了社交媒体轰动。该软件使用一张照片将人的脸部叠加到实时网络摄像头上，准确模仿他们的姿势、光线和表情。虽然并不完美，但该技术的快速进步显而易见，表明远程欺骗现在是多么容易实现。
Deep Live Cam 的工作原理
Deep-Live-Cam 与许多开源 GitHub 项目一样，将多个现有软件包集成到一个新界面中，是早期项目“roop”的一个分支。它的工作原理是检测源图像和目标图像中的面部，然后使用“ inswapper ”AI 模型交换它们。该模型经过数百万张面部图像的训练，可以准确调整面部表情和角度。另一个模型GFPGAN通过增强细节和校正伪影来提高交换面部的质量。
InsightFace 开发的inswapper模型已经学会了从二维图像推断三维面部结构，并区分特定身份和特定姿势的特征。这使得它能够将一张脸的身份与另一张脸的姿势和表情融合在一起。
Deep-Live-Cam 是目前市面上几种换脸工具之一。类似项目（如 facefusion）使用相同的技术，但界面不同。目前，这些工具需要复杂的设置，包括 Python 和深度学习库，但随着开源 AI 社区不断创新，换脸技术有望变得更加用户友好，质量也会提高。
Deep-Live-Cam 开发人员创建的演示展示了与埃隆·马斯克的换脸。
Deepfake 实时摄像头和新兴的身份盗窃风险
尽管 Deep-Live-Cam 自去年年底开始开发，但一周前在 GitHub 上发布却震惊了科技界，并引发了人们对数字身份的警惕。
网上流传的视频显示，该软件实时模仿 Elon Musk 和 JD Vance 等人物，令人信服。这股关注热潮一度将这个开源项目推至 GitHub 热门榜单的第一位（目前排名第四），目前仍可免费下载。
插画家 Corey Brickley 强调了 X 的风险，并指出“最近科技领域出现的所有重大创新都属于欺诈技能树，这很奇怪”，并建议“最好记得和你们的父母设定暗语”，强调需要采用安全的方法来验证身份。
Deep-Live-Cam 结合了多种 AI 模型来实现其效果。它检测源图像和实时视频中的脸部，使用名为“ inswapper ”的模型进行交换，然后使用 GFPGAN 增强脸部，使其看起来更逼真。该技术在大量面部图像数据集上进行训练，可以制作出令人信服的深度伪造作品。
X 用户 João Fiadeiro 展示了该工具，将自己的脸替换成了 JD Vance、休·格兰特、马克·扎克伯格和乔治·克鲁尼的脸。
“实时深度伪造已经到来。我使用下面的代码库将我的脸直接换成了 JD Vance、休·格兰特、扎克伯格和乔治·克鲁尼。我们知道有人一直在将这种技术用于恶意目的……不要相信你的眼睛，不要相信你的耳朵，”Fiadeiro 在 X 上写道。
实时深度伪造就此诞生。我使用下面的代码库将我的脸直接换成了 JD Vance、休·格兰特、扎克伯格和乔治·克鲁尼。
我们知道有人一直在将这种技术用于恶意目的……不要相信你的眼睛，不要相信你的耳朵。pic.twitter.com/iWvgtwtXLD
— joao (@jay_wooow) 2024 年 8 月 9 日
如何保护自己免受 Deepfakes 攻击
避免深度伪造的第一步是对您在线分享的个人信息保持高度谨慎。使用强大的隐私设置并限制对您数据的访问，包括照片和视频。考虑减少公开的材料，并注意谁可以查看您的内容。
- 保护您的帐户：使用强大、独特的密码和多因素身份验证来增强您的安全性。
- 保持软件更新：定期更新有助于防止漏洞。
- 警惕网络钓鱼诈骗：警惕通过电子邮件、短信或电话进行的网络钓鱼企图。
- 验证视频来源：始终质疑视频的来源，尤其是当它们看起来可疑时。
- 寻找不自然的迹象： Deepfakes 可能会显示出奇怪的动作或伪影。
- 利用检测工具：使用可用的工具来识别深度伪造。
- 报告可疑内容：向平台和相关部门报告深度伪造内容。
通过保持知情和警惕，您可以更好地保护自己免受深度伪造技术带来的风险。
从积极的一面来看，随着数字技术的进步，Deep-Live-Cam 提供了一种独特的方式，只需一张图像即可转换视频源或静态素材。它为艺术家、创作者和技术爱好者带来了革命性的改变，为创意项目和新的视觉实验打开了大门。
