Исследователи из Берлинского университета имени Гумбольдта добились нового уровня реалистичности в создании цифровых двойников человека. Используя методы машинного обучения, они научили дипфейк-видео воспроизводить физиологические сигналы — включая сердцебиение и микроскопические колебания цвета кожи. Это делает подделки ещё более правдоподобными и одновременно усиливает риски их злоупотребления.
Термин «дипфейк» используется для описания медиафайлов, созданных с помощью нейросетей и имитирующих внешний облик, речь и мимику реальных людей. Суть технологии основана на использовании алгоритмов глубокого обучения, способных синтезировать изображения с высоким уровнем достоверности.
В рамках последнего эксперимента ученые разработали метод, позволяющий определять и воспроизводить частоту сердечных сокращений человека прямо по видеозаписи. Исследователи обучили алгоритм анализировать едва заметные изменения оттенка кожи, отражающие циркуляцию крови. Сравнение результатов работы модели с данными электрокардиограммы показало минимальное отклонение — не более двух-трех ударов в минуту.
Эти данные были получены на серии коротких видеороликов, созданных с использованием технологий дипфейка. Таким образом, не только внешность, но и биологические признаки были успешно имитированы. Такая высокая степень реализма может быть востребована в ряде сфер — от виртуальной медицины и телемониторинга до создания персонажей в кино и видеоиграх.
Однако специалисты предупреждают о потенциальных рисках. Чем выше достоверность дипфейков, тем больше вероятность их использования в целях дезинформации, кибермошенничества или подмены личности. Развитие подобных систем требует не только технического контроля, но и нормативного регулирования их применения.
Источник: Frontiers in Imaging.
