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Voir la version complète : Deepfakes ou remplacer des visages sur des vidéos


bouberita
05/02/2018, 20h40
Le Faceswaping sur vidéos est devenus virale ces dernières semaines , avec la démocratisation et la vulgarisation des outils permettant de faire ça.
BU9YAHigNx8

ce n'est pas aussi rigolo et innocent que ca, les deepfakes /"to deepfake" trouve sa racine dans le pseudo d'un utilisateur qui s'est distinguée sinistrement par la création de vidéos a caractère pornographique ces derniers semaines ( il y a selon certains articles une explosion de l'activitée )

ce qu'il faut (malheureusement) : quelques photos HD de la personne en question est le tour est joué...

D'autres utilisations ont été constatées ( politique )

dV2q3ncXuRM

....la boite de pandore a été ouverte.

bouberita
06/02/2018, 09h59
Revenge 'Porn' Gets Even More Horrifying With Deepfakes

Deepfakes are videos of one person with the face of another mapped over the top. This sounds crude, but the results can actually be excellent and very convincing. There's an online trend to make video clips where one actor is substituted for another, and internet favourite Nic Cage seems to get a lot of attention.

To make a deepfake you need a computer with an Nvidia GPU and plenty of power. At the moment the code uses Nvidia's Cuda to do the complex computation far quicker than it could on a CPU. Offloading the maths to a GPU means that the processing time is some order of magnitude smaller, though it's still a long process.

When you run the app (it's not for novices, it requires moderate computer skill) the deep learning script will analyze two sets of images. These can be taken from existing videos so for people with YouTube channels or celebrities there's a lot of material available. You leave the code alone to learn the faces and you end up with a way to easily swap one face with another. The process is tedious, but not especially complicated. For kids interested in computers and with time to spare none of this will present much of a barrier. The software which brings in this deep learning script is also improving rapidly and is now on its second revision.


On the face of it, some of this is good fun. Someone pointed out that using this technique could produce better face mapping than we've seen in some Star Wars movies recently. And indeed, this is reasonable use of such a powerful technology.

The problems start when people use the faces of actors, or really anyone at all who hasn't consented and places them on the bodies of porn stars.

People on Reddit are already asking about using photos of ex girlfriends to map their faces to porn clips. There are already, if you look through the subreddit, people creating videos of YouTubers and celebrities in hardcore porn scenes. None of this is good news, none of it is ethical or decent and it will end with people being victimised and bullied and I fear will drive people targeted to desperate places.

I want to break out a quote from Jennifer Lawrence here. Speaking to Sam Kashner at Vanity Fair just after nude photos were stolen from her iCloud account she said:

"It is not a scandal. It is a sex crime, it is a sexual violation. It’s disgusting. The law needs to be changed, and we need to change. That’s why these websites are responsible. Just the fact that somebody can be sexually exploited and violated, and the first thought that crosses somebody’s mind is to make a profit from it. It’s so beyond me. I just can’t imagine being that detached from humanity. I can’t imagine being that thoughtless and careless and so empty inside."

While Lawrence was talking about real photos, I doubt she'd have a more positive opinion of deepfakes. After all, these people are taking the faces of public and private figures and attaching them to porn stars. No one involved has consented to this, not the actor or girl you fancy and not the porn actors either.

Where is this going to take us? Well Imagine the girl who turns down a boy for a date, so he shoves her face on an amateur porn clip and tells all his friends they had sex. What about blackmail? Find a girl with suitably conservative and perhaps deeply religious parents and fake her into a porn video. Send her the clip and demand money not to release it. It's depressingly likely to happen, if it hasn't already.

What's the solution? Well, like so many of the things that happen online, there is no solution. We can make laws to prevent this, but we have to enforce them. That's probably a good idea, we need to consider making rules that govern conduct online - even if they're just the same rules we use in the real world.

We could demand basic decency from people who think this sort of thing is just a "bit of a laugh". But that's likely to take us nowhere. I don't want to stop technology, or even slow it, but we don't seem ready for some of the power technology is giving us right now.

If you're thinking of watching, sharing or making deepfakes I'll say this: re-read that Jennifer Lawrence quote. Think about how that would feel if it happened to you, and heed the words "it's a sex crime".

Ian Morris , Forbes CONTRIBUTOR




..............

BeeHive
06/02/2018, 18h39
Avec ces technologies les FakeNews seront encore plus convaincants et les dégâts engendrés encore plus catastrophiques. L'exploitation de photos de Tariq Ramdan sur les sites porno ne devrait pas tarder si ça n'a pas été déjà fait. Le numérique à rendu le monde incontrôlables.

bouberita
06/02/2018, 20h02
effectivement , cette vulgarisation va poser beaucoup de problèmes :22:

l'autre aspect a pointer ici c'est les problème qu'elle peut poser a une personne lambda ...en disposant de quelques photos de ce dernier.

People on Reddit are already asking about using photos of ex girlfriends to map their faces to porn clips. There are already, if you look through the subreddit, people creating videos of YouTubers and celebrities in hardcore porn scenes. None of this is good news, none of it is ethical or decent and it will end with people being victimised and bullied and I fear will drive people targeted to desperate places.

BeeHive
07/02/2018, 09h02
l'autre aspect a pointer ici c'est les problème qu'elle peut poser a une personne lambda ...en disposant de quelques photos de ce dernier.

Ça me fait penser à l'époque ou on disait qu'il ne faillait pas donner sa photo d'identité ou son numéro de téléphone à une fille, si elle se fait harceler pas sa famille elle sortira ton identité pour protéger son copain.

Je ne m’inquiète pas trop pour les lamda, personne ne s’intéresse à eux, et ceux qui n'ont rien fait n'ont rien à se reprocher, c'est surtout les personnalités publiques qui vont en souffrir.

bouberita
07/02/2018, 18h11
Ça me fait penser à l'époque ou on disait qu'il ne faillait pas donner sa photo d'identité ou son numéro de téléphone à une fille, si elle se fait harceler pas sa famille elle sortira ton identité pour protéger son copain.

weqtach hadi fi el les années 70 :lol:

Je ne m’inquiète pas trop pour les lamda, personne ne s’intéresse à eux, et ceux qui n'ont rien fait n'ont rien à se reprocher, c'est surtout les personnalités publiques qui vont en souffrir.

dans la vie de tous les jours ça peu vraiment devenir très embrassant avec des implications sur les individus ... intimidation /harcèlement scolaire , au lycée , université , au boulot ...

bouberita
07/02/2018, 18h16
la tendance maintenant c'est nicolas cage :lol:

RdH7JoZZC2M

BeeHive
07/02/2018, 19h53
weqtach hadi fi el les années 70

Exact :mrgreen:

sammy
08/02/2018, 12h38
Des avancés dont on se serait passé :confused:


au cinéma, je crois qu'ils ont utilisé ça sur la personnage de jack sparow za3ma ado

bouberita
11/02/2018, 19h47
salam sammy ,

a vrai dire la technologie a toujours existé et utilisé dans des films..

ce qui est nouveau , la disponibilité aux grands public des outils et la vulgarisation de la procédure.

bouberita
15/02/2018, 19h44
pas que ça... l'intelligence artificiel aussi

TensorFlow, l'outil qui a favorisé l'émergence des deepfakes

Ce framework a largement démocratisé le développement de l’intelligence artificielle à travers le monde, comme l’a prouvé dernièrement l'essor des deepfakes.

Même les chantres de l’Apocalypse ne les avaient pas vus venir. Depuis plusieurs semaines, des deepfakes porno pullulent sur Internet. Certes, leur prolifération a ralenti depuis que des plateformes comme Twitter, Reddit ou Pornhub ont décidé de leur faire la guerre. Mais soyons réalistes : il ne sera jamais possible d’éradiquer leurs germes.

Un deepfake consiste à utiliser un algorithme pour remplacer un visage par un autre sur une vidéo. Si la plupart des deepfakes à succès sont de nature pornographique, on peut tout aussi bien faire des choses plus légères, comme mettre Nicolas Cage dans des situations incongrues, ou des choses plus vicieuses (comme introduire son ex dans une vidéo embarrassante). On peut aussi virer dans la malhonnêteté la plus basse en faisant du chantage à la diffusion.



Derrière le deep-learning
Dans "deepfake", il y a "deep". "Deep" de "deep learning", l’une des techniques les plus sollicitées pour mettre au point des intelligences artificielles efficaces, révolutionnaires et bluffantes, qui apprennent par elles-mêmes en imitant, très schématiquement, le fonctionnement de nos neurones.

Quand les spécialistes ont commenté l’essor des deepfakes et leur recette de fabrication, un nom barbare a souvent été cité : TensorFlow. Et, de fait, quand on parle d’intelligence artificielle tout court, TensorFlow revient très souvent dans les explications savantes. Certains analystes ne mâchent pas leurs mots. Dans un article récent de Quartz, on pouvait ainsi lire : "TensorFlow a changé notre manière de faire de la recherche et développement en IA dans le monde entier."

Le grand public ne connaît pas TensorFlow. Mais il est beaucoup plus familier de l’entreprise qui l’a créé. TensorFlow est né dans la tête des ingénieurs de Google Brain, la section chargée de l’IA dans les entrailles du mammouth #1 de la tech.

En 2015, Google a décidé de déployer son bébé mammouth en open source : aujourd’hui, absolument tout le monde peut télécharger TensorFlow, analyser son code source, l’améliorer, le commenter, le bidouiller et jouer avec. Cela a notamment permis la création de toutes sortes d’algorithmes, comme celui ci-dessous, de reconnaissance faciale.



Les frameworks
TensorFlow est – pour utiliser un terme jargonnant, mais très courant dans l’informatique – un "framework". En gros, il simplifie considérablement la vie des développeurs qui veulent se lancer dans le deep-learning. N’importe qui peut donc, avec plus de facilité que jamais, développer des outils de reconnaissance visuelle (que l’on retrouvera par exemple dans les voitures autonomes ou les outils d’imagerie pour diagnostiquer des cancers) ou de reconnaissance linguistique – permettant, entre autres, de faire de la traduction, de la reconnaissance vocale ou de concevoir des chatbots.

TensorFlow, cependant, n’a pas le monopole du code. Comme presque tout le temps en informatique, ce framework a de sérieux concurrents. Citons PyTorch, développé par Facebook, Caffe, né à l’université de Berkeley, Cognitive Toolkit, conçu par Microsoft, ou encore MXnet, développé par Apache. Tous ces frameworks ont leurs spécificités – et donc des avantages et des inconvénients. Pour autant, Tensor Flow est aujourd’hui le plus utilisé d’entre eux. Peut-être parce que c’est un produit Google, c’est-à-dire solide et connu de beaucoup.

Deep simplification
TensorFlow et ses copains ont bouleversé la donne. Avec eux, n’importe qui armé de quelques connaissances informatiques – et d’un (bon) ordinateur portable – peut développer et éduquer une IA dans sa chambre. Domestication d’un feu sacré qui, avant TensorFlow, demeurait l’apanage des chercheurs.

"Ces logiciels sont suffisamment bien faits pour que quelqu’un d’assez faible en informatique puisse obtenir un résultat", nous explique Morgan Giraud, développeur en machine-learning et cofondateur de la start-up Explee. Lui-même s’est initié tout seul au deep-learning avec TensorFlow.

Son étincelle à lui s’est allumée il y a deux ans, quand il a entendu parler d’une IA capable de transformer n’importe quelle photo en peinture imitant le style d’un grand maître. En six mois, il a réussi à reproduire l’algorithme, en vue de faire une appli pour le commercialiser – sans succès, hélas, car il fut pris de court par des entrepreneurs russes.


Extrait de la publication "A Neural Algorithm of Artistic Style". (© Leon A. Gatys, Alexander S. Ecker, Matthias Bethge)

Deep emulation
De fait, l’émulation dans le domaine de l’IA est permanente. "Il y a au moins un papier de recherche par semaine qui fait le buzz. Il y a deux ans, on disait que ça s’arrêterait, et ça continue aujourd’hui", souligne Morgan Giraud.

La particularité désormais, c’est que cette émulation concerne qui veut. Le fil Machine Learning sur Reddit, suivi par plus de 200 000 personnes, est une sorte de Doctissimo de l’IA. C’est d’ailleurs sur Reddit que sont nés et se sont propagés les deepfakes porno, avant qu’ils n’y perdent leur droit de cité.


Capture d’écran du subreddit MachineLearning. (© Reddit)

Ce marathon foufou d’apprentis sorciers n’est pas près de s’arrêter, nous fait comprendre Alexandre Allauzen, maître de conférences à l’université Paris-Sud et spécialiste du machine-learning. Pour initier ses étudiants en douceur au deep-learning, il leur fait faire leurs premières armes sur Keras, une "surcouche" qui permet de s’essayer à TensorFlow beaucoup plus simplement et rapidement.

Keras ne sort pas de nulle part : il a été imaginé puis développé par un ingénieur français, François Chollet, en poste chez… Google Brain (ce qui nous fait donc, si vous suivez bien, deux bébés mammouths "made in Google" au total). Le créateur de Keras confiait récemment dans une interview :

"Se lancer dans le machine-learning est devenu extrêmement facile ces cinq dernières années. Il y a 5-7 ans, c’était difficile. Il fallait un diplôme universitaire pour confectionner soi-même ses propres algorithmes de 'bas niveau'.

C’est la seule manière par laquelle nous arriverons à déployer l’IA à son potentiel maximal : en la rendant le plus accessible possible."

Pourquoi l’open source ?
Pourquoi mettre ces outils prométhéens en open source ? Les raisons sont nombreuses. Chez certains de ces acteurs, déjà, l’open source n’est pas nouveau. Chez Google par exemple, de nombreux produits ont un code ouvert. Leurs communautés respectives sont en permanence invitées à mettre leur nez dans la liste des ingrédients pour optimiser les recettes de la maison.

Concernant le cas plus spécifique de l’IA, où l’enjeu est immense, les explications peuvent s’affiner. En premier lieu, ces frameworks "pour tous" dynamisent l’écosystème de l’IA en général. Vu les sommes, les espoirs et les fantasmes que le secteur nourrit en ce moment dans la Silicon Valley, c’est une opération win/win généralisée.

Avoir un framework à son nom est aussi gage de prestige : cela montre que l’entreprise est active, à la pointe et donc attirante dans ce secteur concurrentiel. Et, dans le meilleur des cas, recruter un brillant ingénieur qui connaît déjà le framework maison constitue un gros gain de temps.



Voilà comme Google présente TensorFlow. Avouez que ça vend un peu du rêve, quand même.

L’open source, une bonne chose ?
Étant donné toutes les bêtises que l’on peut commettre avec cette potion magique si généreusement distribuée, on est en droit de se demander s’il n’aurait pas fallu rendre l’accès à l’IA un peu plus sélect.

Pour Quartz, cette situation est une bonne chose : l’open source offre une transparence générale sur les algorithmes concoctés par les géants de la tech. Les esprits critiques peuvent les relire, les vérifier, les éprouver, les interroger. "C’est effectivement un bel effort de transparence", confirme Alexandre Allauzen. Avec une nuance : "Il faut garder en tête qu’il reste quand même une grande opacité sur les très nombreuses données que les géants utilisent."

On est aussi en droit de penser que TensorFlow et les autres n’ont fait qu’avancer la marche de l’Histoire de quelques années. Si les géants de la tech n’avaient pas livré leurs formules, des hacktivistes, mus par des motivations variables, auraient très bien pu s’octroyer ce rôle en nous livrant des outils plus ou moins similaires.

"L’infocalypse"
Un chercheur américain, Aviv Odvadya, a popularisé en 2016 le terme "infocalypse" pour décrire le monde "dystopico-journalistico-post-vérité" qui pourrait nous cueillir après ce long sommeil. Car, au-delà des deepfakes, l’IA et le deep-learning sont de formidables opportunités pour les fake news.

Le programme Face2Face permet, en live et grâce à une webcam, de faire parler Bush ou Poutine en procédant à une simple interversion de visages. Une IA encore plus impressionnante a analysé pendant des heures et des heures les discours d’Obama, ce qui permet de lui faire dire ce que l’on veut…



Le monde de demain est déjà là. Un framework est un outil comme un autre : neutre à l’état naturel, mais à double tranchant quand l’homme pose ses mains dessus. Lorsque l’on sait que le big boss de Google, Sundar Pichai, déclarait en janvier dernier que l’IA était une révolution "encore plus profonde que l’arrivée de l’électricité et même du feu", on ne peut que se préparer psychologiquement et dès maintenant aux beaux débats que le monde post-TensorFlow nous prépare.

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