Как работает алгоритм DeepFaceLab при создании дипфейков?

Алгоритм DeepFaceLab для создания дипфейков состоит из трёх частей: извлечение, обучение и конвертация. neurohive.io

На этапе извлечения входное изображение проходит через стадии распознавания, соотнесения и сегментации лица. neurohive.io Для этого нейросети нужно множество изображений — чем их больше, тем точнее получится результат. plaan.ai

На этапе обучения нейросеть учится «понимать» черты лица человека: от формы губ до мимики при улыбке. plaan.ai Это долгий процесс, который обычно занимает несколько дней. family.struchkov.dev Чем дольше тренируется модель, тем более правдоподобный получится результат. family.struchkov.dev

На этапе конвертации программа автоматически накладывает новое лицо на видео, сохраняя естественность движений. plaan.ai Сначала на исходных кадрах видео лица заменяются по обученной модели. family.struchkov.dev После наложения происходит склейка кадров обратно в видео, звуковая дорожка для которого берётся из файла с целевым лицом. family.struchkov.dev

Важно помнить, что создание и распространение дипфейков может быть расценено как нарушение этических норм и привести к юридическим последствиям.