„DeepFaceLab“ – Versionsunterschied

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'''DeepFaceLab''' (auch '''DFL''') ist eine der bekanntesten [[Open Source|Open-Source-Software]]s<ref>{{Internetquelle |autor=Synced |url=https://syncedreview.com/2019/09/03/chinese-deepfake-app-goes-viral-renewing-concerns-about-potential-misuse-of-face-swapping-tech/ |titel=Chinese “DeepFake” App Goes Viral, Renewing Concerns About Potential Misuse of Face-Swapping Tech |datum=2019-09-03 |abruf=2020-05-23 |sprache=en-US}}</ref> zur Erstellung von sogenannten [[Deepfake|DeepFakes]], d.&nbsp;h. Austausch des Gesichts einer Person durch ein anderes Gesicht in einem Video. Die [[Software]] wurde in der [[Programmiersprache]] [[Python (Programmiersprache)|Python]] programmiert und ist für [[Nvidia]] [[Grafikkarte]]n ausgelegt. DeepFaceLab ist bisher kompatibel mit [[Microsoft Windows|Windows]], [[Colab|Google Colab]], [[CentOS|CentOS Linux]] und [[Linux]].<ref name=":0">{{Internetquelle |autor= |url=https://github.com/iperov/DeepFaceLab |titel=iperov/DeepFaceLab |werk=Github |hrsg= |datum= |abruf=2020-05-23 |sprache=en}}</ref>
'''DeepFaceLab''' (auch '''DFL''') ist eine bekannte [[Open Source|Open-Source-Software]] zur Erstellung von sogenannten [[Deepfake|DeepFakes]]<ref>{{Literatur |Autor=Zhaohe Zhang, Qingzhong Liu |Titel=Detect Video Forgery by Performing Transfer Learning on Deep Neural Network |Sammelwerk=Advances in Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery |Verlag=Springer International Publishing |Ort=Cham |Datum=2020 |Reihe=Advances in Intelligent Systems and Computing |ISBN=978-3-030-32591-6 |DOI=10.1007/978-3-030-32591-6_44 |Seiten=415–422}}</ref>, d.&nbsp;h. Austausch des Gesichts einer Person durch ein anderes Gesicht in einem Video. Die [[Software]] wurde in der [[Programmiersprache]] [[Python (Programmiersprache)|Python]] programmiert und ist für [[Nvidia]] [[Grafikkarte]]n ausgelegt. DeepFaceLab ist bisher kompatibel mit [[Microsoft Windows|Windows]], [[Colab|Google Colab]], [[CentOS|CentOS Linux]] und [[Linux]].<ref name=":0">{{Internetquelle |autor= |url=https://github.com/iperov/DeepFaceLab |titel=iperov/DeepFaceLab |werk=Github |hrsg= |datum= |abruf=2020-05-23 |sprache=en}}</ref>


== Geschichte ==
== Geschichte ==
DeepFaceLab trennte sich 2019 von Faceswap und wurde hauptsächlich von einer Person entwickelt.<ref name=":1">{{Internetquelle |autor= |url=https://www.reddit.com/r/SFWdeepfakes/comments/e52lir/looking_for_background_reading_about_deepfacelab/ |titel=r/SFWdeepfakes - Looking for background reading about DeepFaceLab |werk=Reddit |hrsg= |datum= |abruf=2020-05-23 |sprache=en-US}}</ref> Der Entwickler von DeepFaceLab nennt sich auf der Plattform [[GitHub]] „iperov“.<ref>{{Internetquelle |autor= |url=https://github.com/iperov |titel=iperov - Overview |werk=Github |hrsg= |datum= |abruf=2020-05-23 |sprache=en}}</ref> Insgesamt arbeiten 17 „contributors“ an DeepFaceLab. Seit der Veröffentlichung von DeepFaceLab wurden auch Versionen für Google Colab, CentOS und Linux veröffentlicht.
DeepFaceLab trennte sich 2019 von Faceswap und wurde hauptsächlich von einer Person entwickelt.<ref name=":1">{{Internetquelle |autor= |url=https://www.reddit.com/r/SFWdeepfakes/comments/e52lir/looking_for_background_reading_about_deepfacelab/ |titel=r/SFWdeepfakes - Looking for background reading about DeepFaceLab |werk=Reddit |hrsg= |datum= |abruf=2020-05-23 |sprache=en-US}}</ref> Der Entwickler von DeepFaceLab nennt sich auf der Plattform [[GitHub]] „iperov“.<ref>{{Internetquelle |autor= |url=https://github.com/iperov |titel=iperov - Overview |werk=Github |hrsg= |datum= |abruf=2020-05-23 |sprache=en}}</ref>
Seit der Veröffentlichung von DeepFaceLab wurden auch Versionen für Google Colab, CentOS und Linux veröffentlicht.


== Ablauf / Funktion ==
== Ablauf / Funktion ==
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== Weblinks ==
== Weblinks ==
* [https://github.com/iperov/DeepFaceLab DeepFaceLab] auf Github
* [https://github.com/iperov/DeepFaceLab DeepFaceLab] auf Github
*[https://www.derstandard.de/story/2000111035107/wie-leicht-es-ist-deepfakes-zu-erstellen Wie leicht es ist, Deepfakes zu erstellen], [[Der Standard]], 7. Dezember 2019


== Einzelnachweise ==
== Einzelnachweise ==

Version vom 17. Juli 2021, 17:24 Uhr

DeepFaceLab (auch DFL) ist eine bekannte Open-Source-Software zur Erstellung von sogenannten DeepFakes[1], d. h. Austausch des Gesichts einer Person durch ein anderes Gesicht in einem Video. Die Software wurde in der Programmiersprache Python programmiert und ist für Nvidia Grafikkarten ausgelegt. DeepFaceLab ist bisher kompatibel mit Windows, Google Colab, CentOS Linux und Linux.[2]

Geschichte

DeepFaceLab trennte sich 2019 von Faceswap und wurde hauptsächlich von einer Person entwickelt.[3] Der Entwickler von DeepFaceLab nennt sich auf der Plattform GitHub „iperov“.[4]

Seit der Veröffentlichung von DeepFaceLab wurden auch Versionen für Google Colab, CentOS und Linux veröffentlicht.

Ablauf / Funktion

DeepFaceLab benutzt die Maschine-Learning-Framework-Open-Source-Bibliothek „TensorFlow“ von Google, die oft bei Künstlicher Intelligenz, bzw. maschinellem Lernen, zum Einsatz kommt. Für einen guten Deepfake benötigt die Software zehn bis zwanzig Sekunden Videomaterial aus ähnlichen Szenarien von beiden Personen. Außerdem ist es hilfreich zwei möglichst ähnliche Personen zu benutzen. DeepFaceLab besteht nicht aus einem einzigen Programm, sondern beinhaltet hauptsächlich viele .bat Dateien, sowie vortrainierte Modelle.

Um ein Deepfake mit DeepFaceLab zu erstellen benötigt man ein Video, das die Person beinhaltet, dessen Gesicht man benutzen möchte. Ein zweites Video beinhaltet die Person, auf welche die Gesichtsausdrücke von Person Eins übertragen werden sollen. Aus diesen Videos werden Bilder generiert, auf denen dann die Software die Umrisse des Gesichtes und wichtige Punkte wie Augen, Mund und Nase erkennt.

Sobald diese Vorbereitung abgeschlossen ist, beginnt die Künstliche Intelligenz mit dem Training der künstlichen neuronalen Netze, indem die Einzelbilder beider Videos in einem Encoder auseinander gebaut werden und danach in zwei Decoder, für jedes Video bzw. für jedes Gesicht der Personen einen, wieder zusammengebaut werden. Die Künstliche Intelligenz vergleicht am Ende für jedes Bild der beiden Videos das Original mit der Ausgabe des Decoders und modifiziert daraufhin die Gewichtungen des künstlichen neuronalen Netzes. Dieser Vorgang wird unzählige Male wiederholt, bis das Ergebnis des Decoders dem Originalbild stark ähnelt. Dieses Vorgehen nennt sich überwachtes Lernen. Im nächsten Schritt wird der Encoder der einen Person an den Decoder der anderen Person angeschlossen, um die Gesichtsausdrücke von einer Person auf die andere Person zu übertragen.[5][2]

Als letztes werden diese Daten zu einem Video zusammengeführt und in einem auswählbaren Dateiformat abgespeichert.

Einzelnachweise

  1. ↑ Zhaohe Zhang, Qingzhong Liu: Detect Video Forgery by Performing Transfer Learning on Deep Neural Network. In: Advances in Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (= Advances in Intelligent Systems and Computing). Springer International Publishing, Cham 2020, ISBN 978-3-03032591-6, S. 415–422, doi:10.1007/978-3-030-32591-6_44.
  2. ↑ a b iperov/DeepFaceLab. In: Github. Abgerufen am 23. Mai 2020 (englisch).
  3. ↑ r/SFWdeepfakes - Looking for background reading about DeepFaceLab. In: Reddit. Abgerufen am 23. Mai 2020 (amerikanisches Englisch).
  4. ↑ iperov - Overview. In: Github. Abgerufen am 23. Mai 2020 (englisch).
  5. ↑ Der UNGE BIFI FAKE: Hat Unge wirklich Fleisch gegessen? In: YouTube. 13. Oktober 2019, abgerufen am 23. Mai 2020.
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