Deepfake這一年：月均被搜10萬次，小電影產業大豐收

車栗子 發自 凹非寺

量子位 報導 | 公眾號 QbitAI

2018年，對Deepfake影片換臉術來說，是生機勃發的一年。

這是一隻真的寡姐

斯嘉麗·約翰遜，作為合成小電影最受歡迎的素材之一，對此表示無奈：

有人要把我的臉，貼到其他人身上，也沒辦法阻止。

是啊，地球上滿是血氣方剛的人類。很多時候，技術進步也是靠需求推動的。

新年伊始，來自荷蘭的DeepTrace實驗室，發布了一份DeepFake發展報告，全方位觀察了這門技術旺盛的生命力。

比如，2018年“deepfake”關鍵詞的谷歌搜索次數，比2017年增長了1000倍。

茁壯成長

這裡，除了谷歌搜索量的漲勢，還有成人產業的變化，開發者社區和研究人員群體壯大的歷程。

搜索，不止是次數

剛才提到的，deepfake谷歌搜索次數1,000倍噴發，只是最表層的現象。

在deepfakes小電影 (2017年11月) 從Reddit論壇發跡之前，每月搜索次數只有100次左右。

到了2018年7月，每月搜索次數已經上升到100萬次-1000萬次。

來到12月，數字最終穩定在每月10萬次。就是說，千倍只是風平浪靜之後的數據而已。

而除了搜索次數之外，搜索返回的結果數也十分喜人：

不論是返回的網頁數，還是帶有Deepfake影片的網頁數，都在持續增長，並沒有隨著搜索數的回落而停滯不前。

成人產業

成人影片，是第一個受到deepfakes技術大力扶植影響的產業。

這是廣大用戶對小電影換臉的需求決定的。

報告統計了流量排名前10的成人影片網站上，deepfakes影片的數量：

這個加號別有深意，因為PornHub不在統計範圍：

PornHub已經禁止搜索“deepfakes”關鍵字，但不代表站內沒有合成小電影。比如：

畢竟，全面刪除行動也會有漏網之魚。

另外，還有專門提供Deepfake小電影的成人網站，這些站點裡Deepfake影片數量是：

所以，想看換臉小電影，還是去專門站比較好。

報告統計，2018年新上線的Deepfake小電影網站，有3家。

可惜，報告沒有直接提供網址。

開發者群體壯大

報告裡寫到，合成影片的商品化，對這項技術的傳播是有貢獻的。

Reddit版面誕生不久，Deepfakes算法就開源了。

在那之後，一個圍繞開源項目而生的開發者群體，就不斷積蓄力量，發展壯大。不論是代碼數量：

還是開發者人數：

GitHub上，deepfake/faceswap項目已有8,301個標星，2,489次Fork。

論文也越來越多

開發者通常不是技術的源頭，研究人員才是。

報告選擇了GAN這項以假亂真的合成技術，來觀察研究人員的熱情。

從GAN出世開始，每年發布在arXiv上的相關論文數，都有劇烈增長。

2018年，arXiv上發布了902篇GAN的研究成果。

其中，便有DeepMind發布的bigGAN：

也有NVIDIA上個月剛剛發布的GAN，生成的假臉幾可亂真：

打假研究非常少

生成假影像的研究算是雨後春筍的話，檢測假影像的研究就如數家珍。

2018年，全球加在一起，也只有25篇有關識別合成影像的論文發表。

對比一下，GAN有902篇。算下來，1比36。

大事年表

GAN對換臉技術的發展居功甚偉。所以，大事也要從它誕生之年講起：

2014年，Goodfellow團隊提出了名叫生成對抗網絡(GAN) 的神秘技術。Lecun說，這是20年來深度學習領域最好的點子。

2016年，基於GAN的Face2Face誕生，可以把一個人的臉部動作，無聲無息地轉移到另一個人的臉上。

2017年4月，朱俊彥團隊的CycleGAN出世，能把一匹馬變成斑馬。

2017年11月，網友deepfakes在Reddit上傳合成小電影，由此發跡。

動作片女主，臉換成了神奇女俠

2018年2月，Reddit版面在有9萬人訂閱的時候被刪，理由是違背了“反對非自願小電影”的政策。

2018年8月，伯克利發表了基於GAN的Every Body Dance，讓一個不會跳舞的影片主角，瞬間學會另一段影片裡精致的舞步：

2018年11月，世界上第一位AI合成主播，在新華社和搜狗的孕育之下面世，達成了實時音頻、影片、人像一同合成的高難成就。

豐滿多汁的成果，幾乎全部來自假影像的生產方；而“打假”一方，還有很長的路要走，不論從數量還是品質上。

未來怎樣，還不一定呢

造假技術一日不停地精進，檢測技術又沒有跟上。

人類在享受合成小電影帶來的幸福之餘，會擔心有朝一日假消息滿天飛，也不是沒道理。

斯嘉麗·約翰遜說，自己還不是受Deepfake影響最大的人，畢竟大家都知道那些影片是假的。可如果是普通人，就要小心保護自己的影像資料了。

相比之下，也有人並不那麽悲觀。曾經在谷歌負責AI政策的Tim Hwang說，Deepfake不會很快泛濫的：

至少短期之內，技術還會停留在一個狹窄範圍裡，不會有太多人用。因為，想要傳播假消息，明顯還有很多便宜又好用的方法。

報告傳送門：

https://s3.eu-west-2.amazonaws.com/rep2018/2018-the-state-of-deepfakes.pdf

—完—

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