6 лучших Deepfake приложений и инструментов в 2021 году
Различные методы манипулирования изображениями были введены в 19 веке и позднее применялись к кинофильмам. Эти методы быстро улучшились с цифровым видео.
В начале 1990-х годов исследователи из академических институтов разработали технологию Deepfake, которая впоследствии была доработана разработчиками в онлайн-сообществах. В последнее время подделки Deepfake привлекают большое внимание за их использование в финансовых махинациях, розыгрышах и фальшивых новостях.
Это заставило правительство и промышленность выявлять и ограничивать их незаконное использование. Тем не менее технология имеет большой потенциал, если ее правильно использовать.
Что такое технология Deepfake?
Deepfakes относятся к манипулируемому визуальному контенту, генерируемому сложным искусственным интеллектом, который дает сфабрикованные изображения и звуки, которые кажутся реальными. В большинстве случаев, человек в существующем видео или изображении заменяется на чье-то подобие.
Хотя трудно создать хороший deepfake на обычном компьютере, есть много инструментов, доступных в интернете, чтобы помочь людям сделать достойные deepfakes. Технология все еще находится в зачаточном состоянии, поэтому не ожидайте идеального результата.
Мы тщательно собрали несколько хороших deepfake приложений и инструментов, которые не требуют высокого класса рабочего стола с мощными графическими картами (за исключением одного или двух). Вы можете использовать их как в исследовательских целях, так и просто для развлечения, но не нарушайте чью-либо частную жизнь.
6. Doublicat
Платформа: Android / iOS
Цена: Бесплатно
Doublicat позволяет вам сделать селфи и поместить свое лицо на мем или GIF в своей библиотеке. Это займет около 5 секунд, чтобы ваше лицо было наложено на лицо Брэда Питта, Леонардо Ди Каприо или Тейлора Свифта.
Вы будете удивлены, увидев, насколько хорошо ваше наложенное лицо принимает те же выражения, что и оригинал. Вы можете переслать результаты своей семье и друзьям или опубликовать их в Instagram.
Вывод будет довольно странным, если будет много движений лица, но в целом это интересный эксперимент. По словам разработчиков приложения, само изображение удаляется с серверов сразу после его обработки. Однако при этом сохраняется представление черт лица.
5. FaceApp
Платформа: Android / iOS
Цена: Бесплатно
FaceApp разработан российской компанией Wireless Lab. Он использует нейронные сети для генерации высокореалистичных преобразований лиц на фотографиях.
Приложение может преобразить ваше лицо, чтобы заставить его улыбаться, выглядеть старше, выглядеть моложе или просто смены пола, а также многих других захватывающих преобразований. Татуировки, виньетки, размытие объектива и наложение фона также являются частью FaceApp.
В 2018 году приложение привлекло много внимания со стороны трансгендерных и ЛГБТ-сообществ из-за его реалистичных преобразований гендерных изменений. Он также столкнулся с критикой как в социальных сетях, так и в прессе за конфиденциальность пользовательских данных.
4. Deepfakes web β
С помощью этого инструмента вы можете создавать deepfake видео в интернете. Однако кривая обучения здесь немного больше, чем то, что вы найдете в других приложениях.
Вам нужно зарегистрироваться и загрузить свои видео. Все остальное происходит в облаке, где используются мощные графические процессоры. На изучение видео/изображений и смену лиц уходит почти 4 часа. Вы также можете использовать обученную модель, чтобы менять лица, что занимает около 30 минут.
Качество выходного видео зависит от значений «потерь»: чем ниже значения потерь (при обучении из загруженных видео), тем выше качество. И, конечно, только вы можете получить доступ к своим видео и учебным данным.
3. DeepFaceLab
Платформа: Windows
Цена: Бесплатный
DeepFaceLab является ведущим программным обеспечением для создания подделок. Она использует новые нейронные сети для замены лиц в видео. Она размещена на GitHub и породила бесчисленное множество видео в интернете.
По словам его разработчиков, более 95% глубоких подделок видео создаются с помощью DeepFaceLab. Его используют несколько популярных каналов YouTube, таких, как Ctrl Shift Face, iFake и Shamook.
DeepFaceLab прекрасно работает, но для его использования необходимы технические знания. Как только вы загрузите и разархивируете инструмент, вы увидите множество папок и ряд командных файлов. Существует папка с именем «workspace», которая содержит все обучающие модели, исходные видео и выходные данные. Инструмент работает с определенными именами и местоположениями файлов, чтобы пакетный файл мог функционировать.
2. FaceSwap
Платформа: Windows | MacOS | Linux
Цена: бесплатно
FaceSwap похож на DeepFaceLab, но предоставляет больше возможностей, лучшую документацию и лучшую онлайн-поддержку. И да, он также доступен на Mac и Linux.
Это инструмент с открытым исходным кодом, наполненный функциональностью для выполнения каждого шага процесса Deepfake, от импорта первоначального видео до создания финального видео Deepfake. Чтобы запустить этот инструмент, вам нужна мощная видеокарта, так как замена лица происходит невероятно медленно.
Работая на Python, Keras и Tensorflow, Faceswap имеет активное сообщество, поддерживающее и разрабатывающее программное обеспечение. Есть много учебников, которые помогут вам начать работу.
1. Zao
Платформа: Android | iOS
Цена: бесплатно
Технология глубокой подделки Zao позволяет вам модулировать голоса знаменитостей и накладывать свое лицо на тело актера в сцене.
Просто нажмите на одну фотографию и попробуйте тысячи модных причесок, одежды и макияжа. Приложение предоставляет вам множество видеоклипов, нарядов и буквально неограниченные возможности для изучения.
В 2019 году Zao за короткое время приобрел значительную популярность, позволив пользователям обмениваться лицами с любимыми актерами в коротких клипах из телепередач и фильмов. За месяц он стал самым загружаемым бесплатным приложением в Китае. С ростом популярности, его разработчики также столкнулись с критикой политики конфиденциальности приложения.
Это займет всего несколько секунд, чтобы поменять ваше лицо, но так как алгоритм в основном обучен на китайских лицах, это может выглядеть не так естественно, как вы ожидаете.
Тем не менее все эти инструменты демонстрируют, как быстро развивался базовый ИИ: то, что раньше требовало тысячи картинок, чтобы сделать достаточно убедительное глубокое поддельное видео, теперь требует только одного изображения и дает лучшие результаты.
Дипфейки: кому и зачем они нужны
Дипфейк (deepfake) – производная от «глубокого обучения» и «подделки»; штука, про которую сегодня большинство говорит с опаской. Само название как бы кричит: «Я зло!». А наша гипотеза в том, что это технология с огромнейшим позитивным потенциалом, которая пока используется в основном как игрушка в руках неразумного человека. Что это и как на самом деле? Давайте разбираться.
Дипфейки используют технологии искусственного интеллекта для синтеза изображений, в результате чего один персонаж как бы накладывается на другого и получается «комбо»: оживает Мона Лиза или Терминатором становится Бред Питт.
Эта технология позволяет легко манипулировать аудио- и видеоконтентом, а по мере того, как она развивается, разобраться, где правда, а где фейк – становится всё сложнее. Так в прогремевшем на весь интернет видео Барак Обама критикует Дональда Трампа, называя его «полным провалом». В США считается, что дипфейки представляют угрозу национальной безопасности. В Калифорнии некоторые виды дипфейков даже запретили законодательно.
Чаще всего дипфейки создаются с помощью генеративно-состязательной сети (GAN), в ней 2 системы: генератор и дискриминатор. Они работают как пара студентов в университетской микрогруппе: один предлагает идеи, другой их критикует. Генератор создаёт изображения, а обученный на реальных фотографиях дискриминатор подсказывает, что нужно исправить.
Заметим, что технология постоянно развивается. Так, например, алгоритм BigGAN от Google и NVIDIA позволяет не просто воссоздавать, а создавать лица несуществующих людей, которые невозможно отличить от настоящих.
Недавно разработчики из Samsung и Сколково представили алгоритм на основе BigGAN, который позволил «оживить» Мону Лизу, то есть для (относительно) хорошего результата нейросети достаточно одного кадра. Нейросеть работает лучше всего, если дать ей несколько изображений человека, снятых под разными углами.
Сейчас на рынке десятки приложений, с помощью которых любой может сделать дипфейк, самые известные – Zao, DeepFaceLab, Deepfakes web β.
Конкурентные преимущества приложений похожи на классический треугольник «цена-качество-скорость»:
– Скорость. Одни выполняют конверсию за секунды, другим нужны часы.
– Необходимое количество исходного материала. Некоторым достаточно одной фотографии.
– Точность итогового результата. Обычно чем больше исходного материала и дольше идёт процесс анализа, тем точнее получается результат.
Год назад NVIDIA представила нейросеть, которая может превращать скетчи в реальные изображения. Технологию назвали GauGAN в честь Поля Гогена. Такую штуку можно использовать в архитектуре, дизайне, создании игр, да где угодно.
Технологию, которая лежит в основе дипфейков, можно использовать и в киноиндустрии, рекламе или при реконструкции исторических событий. Например, с её помощью была сделана социальная реклама, в которой Дэвит Бэкхем рассказывает об опасности малярии на 9и языках.
Музей Сальвадора Дали во Флориде «оживил» художника с помощью всё той же технологии. В результате зрители могли пообщаться с Дали, послушать его истории и даже получить совместное селфи. Для этого потребовалось 6000 фотографий Дали, 1000 часов машинного обучения и 145 видео с актером похожих пропорций, а ещё горы интервью и писем художника, чтобы воспроизвести голос, акцент и манеру речи.
Кстати, алгоритм GAN предлагается использовать и в астрофизике для того, чтобы избавляться от помех и шумов при съёмке космических объектов и получать качественные изображения.
Если вы тоже считаете, что человеческий интеллект создан для творчества, а машинный – для работы, присоединяйтесь к нам на YouTube или в Facebook!
Что такое deepfake и чем опасна эта технология?
IT-компания DAR и Informburo.kz в проекте “Понятно о технологиях” – о том, что такое deepfake и как отличить поддельные фотографии и видео от настоящих.
Помните сцену из легендарного фильма Стэнли Кубрика «Сияние», когда обезумевший писатель Джек Торренс (Джек Николсон), прорубает топором дверь, пытаясь попасть в ванную, где спрятались его сын и жена? Он просовывает голову внутрь и, скалясь, кричит: «А вот и Джонни!».
Сцена из фильма стала культовой, а пару месяцев назад в сети появились ролики, где вместо лица Николсона при помощи алгоритма машинного обучения было «подрисовано» лицо Джима Керри. Актёр двигался, разговаривал и точь-в-точь повторял мимику персонажа Николсона.
Подмена лиц в видео быстро набрала обороты и получила название deepfake (конкатенация слов «глубинное обучение» (англ. Deep learning) и «подделка» (англ. Fake). И технология так и осталась бы забавой, но вскоре в Сети стали появляться ролики с политиками. Как оказалось, чехарда с «подрисовыванием» лиц представляет куда большую угрозу, ведь злоумышленники вполне могут использовать такой подход в информационных войнах или мести, тем более что отличить deep fakes от реальной картинки становится все сложнее.
Что такое deepfake?
Искусственный интеллект deepfake использует синтез человеческого изображения – объединяет несколько картинок, на которых человек запечатлен с разных ракурсов и с разным выражением лица, и делает из них видео. Анализируя фотографии, специальный алгоритм «учится» тому, как выглядит и может двигаться человек.
Работают две нейросети. Первая генерирует образцы изображения, а вторая отвечает за то, чтобы отличать настоящие образцы от поддельных. Технологию можно сравнить с работой двух фальшивомонетчиков, один из которых подделывает купюры, а второй пытается отличить эти подделки от оригиналов. В случае если второй обнаруживает подделку, изображение отсылается первому, который улучшает свою работу, предлагая более реалистичную подделку.
Сервисы deepfake работают при помощи открытых алгоритмов машинного обучения и библиотек, за счёт чего нейросеть может не только обучиться, но и достичь «почти человеческого» качества. Нейросеть получает изображения из библиотеки и «учится» при помощи роликов на том же YouTube. Искусственный интеллект тем временем сопоставляет фрагменты исходных портретов с тем, что есть на видео, и в итоге мы получаем максимально правдоподобную картинку.
Публикация от Илона Нейро ТП (@neural_tp) 25 Авг 2019 в 9:27 PDT
Поддельные видеоролики стали появляться в 2017-м году, когда один из пользователей социального сервиса Reddit с ником Deepfakes разместил у себя на страничке видео для взрослых, где вместо настоящего лица актрисы было «подрисовано» лицо исполнительницы роли Чудо-женщины Галь Гадот. Позже подобная технология также была использована для ролика, где экс-президент США Барак Обама нецензурно выражался и оскорблял Дональда Трампа. Лицо экс-президента просто наложили на лицо актёра Джордана Пила. Получилось правдоподобно.
В чём тут опасность?
С распространением deep fake появилась опасность дискредитации любого пользователя, фото которого есть в сети. Первыми под огонь попали публичные личности, изображений которых достаточно много в открытом доступе. Например, лицо актера Николаса Кейджа давно стало мемом, а сам он известен неразборчивостью в выборе ролей. Благодаря deep fake лицо Николаса Кейджа поместили практически во все эпизоды известных фильмов. Например, он стал Лоис Лейн из «Человека из стали»:
Учитывая количество фото, которые мы заливаем в социальные сети, недостатка в материале для deep fake нет. Проблема в том, что в будущем пользователи, которые не смогут доказать, что их не было на определённом видео, может, например, грозить тюремный срок.
По мнению Адиля Жалилова, руководителя factсheck.kz, в зависимости от контента такие видео могут быть как безобидными, так катастрофически опасными.
«Предположим, что, учитывая напряжённые отношения между этносами, религиозными группами, кто-то зальет в социальные сети видео, где представитель той или иной группы высказывает оскорбительные мнения или осуществляет действия, которые могут быть восприняты как оскорбление», – говорит он.
По его словам, если население будет не в курсе о возможностях и вообще о существовании deep fakes, то любое такое поддельное видео с провокационным контентом может «вложить в уста» любому политику или представителю какого-либо этноса любой месседж. Это может породить деструктивный импульс и спровоцировать конфликты. Любая попытка властей реагировать, объяснить технологию deep fakes постфактум будет запоздалой в такой ситуации.
Можно ли распознать deepfake?
Видео с применением deepfake выглядят убедительно только в течение пары-тройки секунд, но они (во всяком случае, пока) далеки от того, чтобы обмануть пользователей.
Если присмотреться к таким роликам внимательней, то можно заметить, что, например, «подрисованные» лица на видео не моргают.
Эффект постоянно открытых глаз связан с недостатками процесса создания таких роликов. Дело в том, что среди картинок, по которым обычно учится нейросеть, не так много (на самом деле их нет вообще) фотографий с закрытыми глазами. Пользователи вряд ли хранят или выкладывают в сеть неудачные селфи, на которых они моргают.
Адиль Жалилов отмечает, что в перспективе распознавать deep fakes можно будет путём анализа движения глаз и амплитуды моргания.
«Предполагаю, что найдутся и другие методы распознавания поддельных видео. И очень важно, чтобы эти методы были простыми и прикладными, доступными для общества. Также важно всем государствам активно развивать и поддерживать фактчекинг, специализирующийся на борьбе с дезинформацией, а также медиаграмотность, куда включать обучение всего населения в том числе по распознаванию поддельных изображений и видео», – говорит Жалилов.
Чтобы распознать deepfake, учёные из Университета Олбани провели эксперимент, в котором выявили, что в среднем люди моргают 17 раз в минуту. Эта цифра увеличивается до 26 раз во время разговора, и падает до 4,5 раз во время чтения. Эти же учёные предложили свой метод распознавания фейковых видеороликов, объединив две нейронные сети, для того чтобы более эффективно распознавать ненастоящие лица. Как выяснилось, нейронные сети часто упускают спонтанные и непроизвольные физиологические действия. Например, дыхание во время речи или движение глаз.
«Так как многие из политиков, вероятно, читают текст своей речи, когда их снимают. Когда спикер на видео не моргает вообще, легко определить, что такие кадры являются фейком», – говорит профессор Люй, возглавивший исследование Университета Олбани.
Профессор отмечает, что стандарты проверки доказательств deep fake должны развиваться параллельно улучшению поддельных видео, иначе однажды мы вообще не сможем доверять видеоконтенту.
Дипфейки: что это такое, зачем и кому они нужны + 13 кейсов
Том Круз решил «побаловать себя»: ест чупа-чупс, находит в нем жвачку и удивляется. Все это, естественно, практически в прямом эфире. Звезды все ближе к обычным людям! Или нет? Нет, это всего лишь deepfake-версия Тома Круза, но сходство впечатляющее, правда?
В этой статье рассказываем о том, что такое дипфейки, как их создают, чем они опасны, а также делимся кейсами их использования не только в формате шуточных видео, но и в «серьезном» маркетинге.
Что такое дипфейки
В начале 2021 года TikTok-видео с участием Тома Круза и правда набрали популярность. Поражают и внешнее сходство дипфейка с актером, и то, как точно передан его знаменитый смех. Этого «Тома Круза» создал Крис Уме, бельгийский специалист по deepfake-эффектам.
Deepfake (deep learning, «глубокое обучение» + fake «фейк, подделка) — методика синтеза изображения, основанная на искусственном интеллекте. Она используется для соединения и наложения существующих изображений и видео на исходные изображения или видеоролики.
В создании дипфейков участвуют GAN — генеративно-состязательные сети. Генеративная часть алгоритма, обучаясь на существующих фото, создает изображение. А состязательная — буквально «соревнуется» с первой частью алгоритма, стараясь отличить настоящие изображения от ненастоящих. В процессе этого соревнования и создаются дипфейки — изображения и видео, которые действительно трудно отличить от реальных, созданных человеком.
Даниил Охлопков, Data Lead в Runa Capital: «Сгенерированные изображения и видео со временем станут реалистичнее. Будет меньше видимых артефактов — следов того, что изображение было сгенерировано нейронной сетью. 
Обратите внимание, на первой картинке слева появился перевернутый рот, на второй смазаны зубы. Аналогичные неточности (артефакты) можно находить и на видео с дипфейками.
Сейчас для создания фотореалистичного deepfake необходима постобработка. Это наглядно показали создатели видео, где актер Том Круз баллотируется в президенты США.»
На мой взгляд, технологию ожидает бумообразный рост в ближайшие несколько лет. Нынешний уровень развития технологии и ее перспективы стимулируют интерес, а значит, все больше разработчиков будут применять и использовать ее для решения своих задач. Решения будут все доступнее, дешевле и при этом качественнее.
На развитие будет сильно влиять то, как эта технология воспримется законодательно.
С одной стороны, все понимают, что мировую эволюцию deepfake не сдержать силами государства в отдельных странах.
С другой, это одна из наиболее опасных технологий в рамках текущей парадигмы безопасности, которая поддерживает мнение о том, что биометрия — отличный способ идентифицировать человека.
Григорий Иванов, основатель группы компаний Neutronix
Опасность технологии
У дипфейков практически безграничные возможности: с их помощью можно «заставить» кого угодно говорить и делать что угодно. В 2018 году режиссер Джордан Пил создал видео, на котором Барак Обама говорит об опасности дипфейков и fake news (фальшивые новости) в целом:
«It may sound basic, but how we move forward in the age of information is going to be the difference between whether we survive or whether we become some kind of fucked-up dystopia».
«Это прозвучит банально, но пока мы на пути к веку информации, главный вопрос для нас — сможем ли мы выжить, или мир превратится в какую-то извращенную антиутопию».
На видео Обама ругает Трампа, не стесняясь выражений, и очень легко поверить в то, что это действительно бывший президент США. Видео было создано, чтобы предупредить пользователей об опасности дипфейков, а также призвать их не верить всему, что они видят.
Кроме того, дипфейки могут «помочь» развитию мошенничества в интернете или даже по телефону. В 2019 году CEO британской энергетической компании заплатил мошенникам 220 тыс. евро, потому что думал, что об этом попросил его босс, голос которого в телефонном разговоре сгенерировали киберпреступники.
В связи с этими проблемами появились программы и гранты для тех, кто создаст лучший детектор дипфейков.
Facebook активно занимается изучением дипфейков и способов им противостоять. В созданном компанией Deepfake Detection Challenge поучаствовали более 2 тыс. специалистов. Благодаря этому челленджу у AI-исследователей появятся новые методы для распознавания дипфейков, которые несут угрозу обществу.
В России на похожее исследование было выделено почти 5 млн р.
Будет война генераторов реалистичных дипфейков и их детекторов. Уже сейчас Facebook инвестирует в это направление, а на сайте по анализу данных Kaggle проходят соревнования на лучший детектор дипфейков. Twitter недавно добавил возможность помечать контент как фейк, включая видео с дипфейками. Решением может стать обязательное использование водяных знаков.
Даниил Охлопков, Data Lead в Runa Capital
«Хорошие» кейсы
Дипфейки сами по себе не опасны. Есть и хорошие кейсы использования deepfake-технологий.
Например, дипфейки могут помогать людям. У Microsoft есть приложение Seeing.AI для слепых и слабовидящих людей: cинтезированный голос комментирует все, что происходит вокруг человека с нарушениями зрения, помогая ему ориентироваться в мире
Дипфейки можно применять в образовании. WPP — британский международный холдинг в области коммуникаций, рекламы, связей с общественностью, технологий и торговли. Во время пандемии COVID-19 этой компании понадобилась программа для корпоративного обучения. Это было как раз в разгар локдауна, поэтому сделать видео с реальными спикерами было невозможно.
WPP обратилась к Synthesia, компании, специализирующейся на AI, и те создали для них обучающую программу, где в качестве лекторов выступают deepfake-аватары.
Дипфейки используются и в искусстве. Специалисты из Сколково и Samsung «оживили» Мону Лизу: 
Кстати, при создании «Форсаж-7» тоже использовались deepfake-технологии. Получается, в теории они могут помочь решить проблему с дублерами и удешевить производство видеоконтента.
Представьте, как много рекламного и промо-контента можно генерировать даже без участия реальных знаменитостей. Может, в будущем они будут просто продавать свои образы, а студии получат возможность делать невероятный, но очень реалистичный контент. Меньше времени на съемку, возможность участвовать сразу в нескольких проектах одновременно вообще не выходя из дома. Все это — потенциально огромные рекламные контракты.
Юлия Плосконосова, аккаунт-директор Mailfit
Применение в маркетинге и рекламе
Можно ли применять deepfake-технологии в рекламе? Да! Ниже — несколько успешных кейсов, которые могут послужить референсами для ваших рекламных кампаний.
Vivienne Sabo
Бренд косметики — один из российских пионеров применения deepfake-технологий. В 2020 году компания запустила рекламный видеопроект с использованием технологии замены лиц.
На сцене кабаре мог оказаться каждый. Достаточно было загрузить свое фото на специальном лендинге или в приложении на базе Vk Mini Apps и получить видео. Кампания уже завершена, так что сделать видео больше нельзя.
Технология дополненной реальности позволяет покупателю примерить одежду, обувь, бижутерию, попробовать макияж виртуально. Deepfake-технология способна сделать то же самое. В отличие от AR, она показывает не просто то, подходит ли вещь, а как сам человек выглядит с ней со стороны.
Алексей Рыбаков, генеральный директор IT-компании Omega
Clarins
Этот бренд косметики тоже предлагает примерить макияж не выходя из дома. Нужно всего лишь перейти на страницу средства в интернет-магазине и нажать кнопку «Макияж онлайн». Можно загрузить фото из галереи телефона или снять новое. Примерять можно средства для лица, глаз и губ.
Похожие инициативы есть у Maybelline New York, NYX, Armani, Mary Kay, L’Oreal Paris (там даже можно «примерить» цвет волос и определиться с краской) — в общем, у многих марок косметики.
L’Oreal Paris
Кстати, о L’Oreal. У компании есть не только примерка макияжа онлайн. Skin Genius от L’Oreal — это digital-инструмент, который анализирует качество кожи в реальном времени с помощью AI. Программа сравнивает кожу с 10 000 реальных снимков от экспертов-дерматологов и на основе анализа рекомендует активные ингредиенты и конкретные советы и продукты по уходу за кожей. 
С помощью deepfake-технологий «Сбер» «вернул к жизни» Жоржа Милославского, героя фильма «Иван Васильевич меняет профессию».
Герой предновогодней рекламы оказался в 2020 году, прокатился на «Ситимобиле», воспользовался приложением «Сбер.Онлайн», послушал музыку в «Сбер.Звуке», оплатил покупки телефоном, получил доставку из «Сбер.Маркета» и попал на концерт NILETTO.
Для воссоздания голоса героя была использована технология text-to-speech и реальные записи речи актера (Леонида Куравлева) общей длиной около 4-х минут. Несмотря на то, что это очень мало, специалистам «Группы ЦРТ» удалось синтезировать голос Милославского.
ESPN & Netflix
ESPN, американский кабельный канал, запустил рекламу документального сериала о Майкле Джордане («The Last Dance»). В рекламе спортивный ведущий Кенни Мэйн в 1998 году делает предсказания о том, что в 2020 ESPN снимет шоу о звезде баскетбола, а еще что «джинсы будут очень узкими», в целом делая отсылки к тому, каким будет будущее. Конечно, это не настоящий Кенни Мэйн, а его deepfake-версия.
Дипфейки удешевляют производство рекламы и любого видеоконтента. Недавно HBO сняла рекламу своего спортивного канала, в котором должны были принять участие звезды NBA. Из-за карантина путешествия и личные встречи со спортсменами были ограничены, поэтому создатели ролика сняли актеров с похожей внешностью, а потом с помощью технологии наложили лица реальных спортсменов.
Чтобы сделать видео, присутствие знаменитости на съемочной площадке вовсе не обязательно, а значит и гонорар звезды может быть значительно меньше.
Даниил Охлопков, Data Lead в Runa Capital
Malaria No More
Если компания работает на несколько рынков, снимать каждый раз новый ролик для каждого языка нет необходимости. Алгоритмы могут настроить движения лица модели и речь под необходимую языковую аудиторию.
Алексей Рыбаков, генеральный директор IT-компании Omega
Deepfake-технологии могут помочь брендам привлечь клиентов с помощью целенаправленных и персонализированных сообщений. Инфлюенсерам и селебрити дипфейки помогут больше и лучше взаимодействовать с аудиторией. Например, знаменитость может выступить в рамках модной рекламной кампании, даже не приходя на фотосессию.
Deepfake помогает повысить вовлечннность. К примеру, в 2020 году приложение Reface AI позволило пользователям виртуально примерить одежду Gucci.
В ретейле есть перспективы персонализировать обслуживание клиентов, используя deepfake-помощника, который обрабатывает онлайн-запросы, разговаривая с клиентом на одном языке. Так покупатели могут разговаривать с «настоящим» лицом, что повышает доверие к сервису.
Виталий Миняйло, сооснователь и СЕО IT-компании neurotrack.tech
Онлайн-примерочная
Русскоязычный разработчик Алексей Чаплыгин создал технологию, которая позволяет виртуально изменять параметры тела. Автор разрабатывал технологию для виртуальных примерочных, чтобы люди при просмотре одежды в интернет-магазине могли видеть вещи на себе, а не на моделях.
Бизнесу можно и нужно использовать дипфейки, если соблюдены два условия: на это есть колоссальные бюджеты, и остальные способы персонализации взаимодействия с аудиторией уже испробованы.
Сегодня deepfake — все еще дорогая технология, доступная далеко не каждой компании. Компаниям со скромными бюджетами предлагаем вместо одного взрывного ролика разработать грамотную стратегию продвиженияи вложиться в постоянный стабильный рост.
Раньше обращение телевизионной картинки прямо к конкретному зрителю было лишь сюжетом фантастических фильмов. Но теперь один и тот же рекламный ролик может быть настроен, например, под имя конкретного пользователя или сегмент целевой аудитории, которые не смогут понять, что движениями губ управляют алгоритмы, а не человек.
Алексей Рыбаков, генеральный директор IT-компании Omega
Скорее всего, технология станет привычным инструментом типа Photoshop. Ее можно будет использовать как в хороших целях — удешевление стоимости видеопродакшена с дорогими актерами, так и в сомнительных — для создания фейковых видео с известными личностями.
Даниил Охлопков, Data Lead в Runa Capital
Что думаете о развитии дипфейков? Видите в них качественный рекламный инструмент или пока не готовы использовать в работе?
