Fake videos of real people -- and how to spot them | Supasorn Suwajanakorn

1,285,658 views ・ 2018-07-25

TED


Пожалуйста, дважды щелкните на английские субтитры ниже, чтобы воспроизвести видео.

Переводчик: Alena Chernykh Редактор: Polina Nikitina
00:12
Look at these images.
0
12876
1151
Взгляните на изображения.
00:14
Now, tell me which Obama here is real.
1
14051
2635
А теперь скажите, на котором из них настоящий Обама.
00:16
(Video) Barack Obama: To help families refinance their homes,
2
16710
2861
(Видео) Барак Обама: Помочь семьям рефинансировать жильё,
00:19
to invest in things like high-tech manufacturing,
3
19595
2647
инвестировать в высокотехнологичное производство,
00:22
clean energy
4
22266
1159
экологичную энергию
00:23
and the infrastructure that creates good new jobs.
5
23449
2779
и инфраструктуру, которая создаёт новые рабочие места.
00:26
Supasorn Suwajanakorn: Anyone?
6
26647
1484
Супасорн Суваджанакорн: Кто-нибудь знает?
00:28
The answer is none of them.
7
28155
1874
Правильный ответ: ни на каком.
00:30
(Laughter)
8
30053
1114
(Смех)
00:31
None of these is actually real.
9
31191
1786
На самом деле все они поддельные.
00:33
So let me tell you how we got here.
10
33001
1840
Я расскажу вам, как мы это сделали.
00:35
My inspiration for this work
11
35940
1578
На это меня вдохновил проект,
00:37
was a project meant to preserve our last chance for learning about the Holocaust
12
37542
5411
предоставляющий нам последний шанс узнать правду о Холокосте
00:42
from the survivors.
13
42977
1768
от оставшихся в живых.
00:44
It's called New Dimensions in Testimony,
14
44769
2627
Он называется «Новые измерения в свидетельских показаниях»
00:47
and it allows you to have interactive conversations
15
47420
3126
и позволяет участвовать в интерактивном диалоге
00:50
with a hologram of a real Holocaust survivor.
16
50570
2556
с голограммами выживших жертв Холокоста.
00:53
(Video) Man: How did you survive the Holocaust?
17
53793
1966
(Видео) Мужчина: Как вы выжили во время Холокоста?
00:55
(Video) Hologram: How did I survive?
18
55783
1668
(Видео) Голограмма: Как я выжил?
00:57
I survived,
19
57912
1807
Я думаю,
01:00
I believe,
20
60419
1527
что я выжил,
01:01
because providence watched over me.
21
61970
3023
потому что так было угодно Богу.
01:05
SS: Turns out these answers were prerecorded in a studio.
22
65573
3454
СС: Оказывается, эти ответы были записаны в студии.
01:09
Yet the effect is astounding.
23
69051
2452
И всё же эффект поразительный.
01:11
You feel so connected to his story and to him as a person.
24
71527
3619
Чувствуется связь с историей его жизни и лично с самим человеком.
01:16
I think there's something special about human interaction
25
76011
3301
Есть нечто особенное в общении людей,
01:19
that makes it much more profound
26
79336
2757
что делает его более проникновенным
01:22
and personal
27
82117
2198
и личным,
01:24
than what books or lectures or movies could ever teach us.
28
84339
3485
чем любая информация из книг или фильмов.
01:28
So I saw this and began to wonder,
29
88267
2425
Увидев это, я задался вопросом:
01:30
can we create a model like this for anyone?
30
90716
2810
возможно ли создать подобную модель любого человека?
01:33
A model that looks, talks and acts just like them?
31
93550
2975
Модель, которая выглядит, говорит, ведёт себя как реальный человек?
01:37
So I set out to see if this could be done
32
97573
2007
Я решил выяснить, возможно ли это,
01:39
and eventually came up with a new solution
33
99604
2310
и в итоге придумал новую методику,
01:41
that can build a model of a person using nothing but these:
34
101938
3220
которая позволяет создать модель человека,
01:45
existing photos and videos of a person.
35
105747
2214
используя лишь его существующие фото и видео.
01:48
If you can leverage this kind of passive information,
36
108701
2617
Если можно воспользоваться данной пассивной информацией,
01:51
just photos and video that are out there,
37
111342
2007
только лишь имеющимися фото и видео,
01:53
that's the key to scaling to anyone.
38
113373
2056
то это ляжет в основу моделирования любого человека.
01:56
By the way, here's Richard Feynman,
39
116119
1777
Кстати, это Ричард Фейнман:
01:57
who in addition to being a Nobel Prize winner in physics
40
117920
3413
будучи лауреатом Нобелевской премии по физике,
02:01
was also known as a legendary teacher.
41
121357
2453
он также известен как выдающийся педагог.
Было бы здорово, если бы мы смогли воскресить его,
02:05
Wouldn't it be great if we could bring him back
42
125080
2198
02:07
to give his lectures and inspire millions of kids,
43
127302
3265
чтобы он прочёл свои лекции и вдохновил бы миллионы детей.
02:10
perhaps not just in English but in any language?
44
130591
2992
Возможно, не только на английском языке, но и на любом другом?
02:14
Or if you could ask our grandparents for advice and hear those comforting words
45
134441
4602
Или если можно было бы посоветоваться с покойными бабушками и дедушками
02:19
even if they're no longer with us?
46
139067
1770
и услышать их утешительные слова?
02:21
Or maybe using this tool, book authors, alive or not,
47
141683
3396
А может быть, при помощи этого устройства авторы книг, живые или нет,
02:25
could read aloud all of their books for anyone interested.
48
145103
2937
смогли бы прочесть вслух свои произведения любому желающему?
02:29
The creative possibilities here are endless,
49
149199
2437
Возможности творчества здесь безграничны,
02:31
and to me, that's very exciting.
50
151660
1713
и это меня завораживает.
02:34
And here's how it's working so far.
51
154595
2002
Вот как это работает сейчас.
02:36
First, we introduce a new technique
52
156621
1667
Во-первых, мы используем новую технику,
02:38
that can reconstruct a high-detailed 3D face model from any image
53
158312
4572
которая позволяет воссоздать сверхточную 3D-модель лица с любого изображения
02:42
without ever 3D-scanning the person.
54
162908
2119
без помощи 3D-сканирования человека.
02:45
And here's the same output model from different views.
55
165890
2642
Вот та же самая готовая модель с разных точек обзора.
02:49
This also works on videos,
56
169969
1502
Это работает и с видео:
02:51
by running the same algorithm on each video frame
57
171495
2852
мы запускаем этот же алгоритм на каждом видеокадре
02:54
and generating a moving 3D model.
58
174371
2222
и создаём движущуюся 3D-модель.
02:57
And here's the same output model from different angles.
59
177538
2772
А вот готовая модель с разных ракурсов.
03:01
It turns out this problem is very challenging,
60
181933
2534
На самом деле это довольно сложно,
03:04
but the key trick is that we are going to analyze
61
184491
2525
но главная хитрость в том, что мы заранее анализируем
03:07
a large photo collection of the person beforehand.
62
187040
2966
большу́ю коллекцию фотографий конкретного человека.
03:10
For George W. Bush, we can just search on Google,
63
190650
2539
Фотографии Джорджа Буша-младшего можно просто погуглить
03:14
and from that, we are able to build an average model,
64
194309
2499
и на их основе создать усреднённую модель,
03:16
an iterative, refined model to recover the expression
65
196832
3111
итеративную, высокоточную модель, чтобы воссоздать выражение лица
03:19
in fine details, like creases and wrinkles.
66
199967
2336
по таким мелким деталям, как складки и морщины.
03:23
What's fascinating about this
67
203326
1403
Самое увлекательное в том,
03:24
is that the photo collection can come from your typical photos.
68
204753
3423
что коллекция фотографий составляется из ваших обычных фото.
03:28
It doesn't really matter what expression you're making
69
208200
2603
Не имеет особого значения, какое выражение лица у вас было
03:30
or where you took those photos.
70
210827
1885
и где были сделаны эти фотографии.
03:32
What matters is that there are a lot of them.
71
212736
2400
Важно то, что их много.
03:35
And we are still missing color here,
72
215160
1736
Пока мы не можем сделать их цветными,
03:36
so next, we develop a new blending technique
73
216920
2348
поэтому следующий шаг — разработать новую технику смешивания,
03:39
that improves upon a single averaging method
74
219292
2836
которая усовершенствует основной алгоритм
03:42
and produces sharp facial textures and colors.
75
222152
2818
для создания чёткой текстуры лица и цвета.
03:45
And this can be done for any expression.
76
225779
2771
Это станет возможным для любой мимики.
03:49
Now we have a control of a model of a person,
77
229485
2499
Итак, мы добились контроля над моделью человека,
03:52
and the way it's controlled now is by a sequence of static photos.
78
232008
3795
который достигается последовательностью статических фотографий.
03:55
Notice how the wrinkles come and go, depending on the expression.
79
235827
3126
Заметьте, как появляются и исчезают морщинки в зависимости от выражения лица.
Чтобы управлять моделью, мы также можем использовать видео.
04:00
We can also use a video to drive the model.
80
240109
2746
04:02
(Video) Daniel Craig: Right, but somehow,
81
242879
2593
(Видео) Дэниел Крейг: Верно, но каким-то образом
04:05
we've managed to attract some more amazing people.
82
245496
3771
нам удалось привлечь ещё несколько удивительных людей.
СС: А вот ещё одно забавное демо-видео.
04:10
SS: And here's another fun demo.
83
250021
1642
04:11
So what you see here are controllable models
84
251687
2246
То, что вы здесь видите, — управляемые модели людей,
04:13
of people I built from their internet photos.
85
253957
2444
которые я создал на основе их фото из интернета.
04:16
Now, if you transfer the motion from the input video,
86
256425
2904
Если перенести движение от первоначального видео,
04:19
we can actually drive the entire party.
87
259353
2152
фактически мы можем управлять всем процессом.
04:21
George W. Bush: It's a difficult bill to pass,
88
261529
2172
Джордж Буш-младший: Это сложный законопроект,
04:23
because there's a lot of moving parts,
89
263725
2303
потому что в нём много поправок,
04:26
and the legislative processes can be ugly.
90
266052
5231
а законодательные процедуры могут быть неприглядными.
04:31
(Applause)
91
271307
1630
(Аплодисменты)
04:32
SS: So coming back a little bit,
92
272961
1837
СС: Возвращаясь немного назад, скажу,
04:34
our ultimate goal, rather, is to capture their mannerisms
93
274822
3191
что наша конечная цель — скопировать манеры людей,
04:38
or the unique way each of these people talks and smiles.
94
278037
3045
то есть уникальность их мимики во время разговора и улыбки.
04:41
So to do that, can we actually teach the computer
95
281106
2313
Чтобы это сделать, можем ли мы фактически научить компьютер
04:43
to imitate the way someone talks
96
283443
2222
имитировать манеру речи,
04:45
by only showing it video footage of the person?
97
285689
2420
только показав ему видеозапись человека?
04:48
And what I did exactly was, I let a computer watch
98
288898
2577
И я сделал вот что — я дал компьютеру
04:51
14 hours of pure Barack Obama giving addresses.
99
291499
3277
посмотреть 14 часов записей речей Барака Обамы.
04:55
And here's what we can produce given only his audio.
100
295443
3516
И вот что у нас получилось, когда мы использовали только аудио.
04:58
(Video) BO: The results are clear.
101
298983
1777
(Видео) БО: Результаты очевидны.
05:00
America's businesses have created 14.5 million new jobs
102
300784
4349
Предприятия Америки создали 14,5 миллиона новых рабочих мест
05:05
over 75 straight months.
103
305157
2774
за последние шесть с небольшим лет.
05:07
SS: So what's being synthesized here is only the mouth region,
104
307955
2905
СС: Здесь синтезируется только область рта,
05:10
and here's how we do it.
105
310884
1540
и вот как мы это делаем.
05:12
Our pipeline uses a neural network
106
312764
1826
Наше устройство использует нейронную сеть
05:14
to convert and input audio into these mouth points.
107
314614
2936
для преобразования и ввода звука в эти точки рта.
05:18
(Video) BO: We get it through our job or through Medicare or Medicaid.
108
318547
4225
(Видео) БО: Мы получаем его на работе, через Medicare или через Medicaid.
05:22
SS: Then we synthesize the texture, enhance details and teeth,
109
322796
3420
СС: Затем мы синтезируем текстуру, добавляем чёткости деталям, зубам
05:26
and blend it into the head and background from a source video.
110
326240
3074
и накладываем их на изображение головы и фона из исходного видео.
05:29
(Video) BO: Women can get free checkups,
111
329338
1905
(Видео) БО: Женщины могут пройти бесплатное обследование,
05:31
and you can't get charged more just for being a woman.
112
331267
2968
и вы не обязаны переплачивать лишь за то, что вы женщина.
05:34
Young people can stay on a parent's plan until they turn 26.
113
334973
3306
Молодые люди могут воспользоваться планом родителей, пока им не исполнится 26 лет.
05:39
SS: I think these results seem very realistic and intriguing,
114
339267
2952
СС: Эти результаты кажутся очень реалистичными и интригующими,
05:42
but at the same time frightening, even to me.
115
342243
3173
но в то же время пугающими даже меня.
05:45
Our goal was to build an accurate model of a person, not to misrepresent them.
116
345440
4015
Нашей целью было создать точную модель человека, а не исказить его.
05:49
But one thing that concerns me is its potential for misuse.
117
349956
3111
Но больше всего меня беспокоит возможность злоупотребления этой технологией.
05:53
People have been thinking about this problem for a long time,
118
353958
2971
Люди уже давно пытаются решить эту проблему,
05:56
since the days when Photoshop first hit the market.
119
356953
2381
ещё со времён, когда на рынке впервые появился Photoshop.
05:59
As a researcher, I'm also working on countermeasure technology,
120
359862
3801
Как исследователь, я также работаю над технологией противодействия
06:03
and I'm part of an ongoing effort at AI Foundation,
121
363687
2942
и вхожу в команду «Фонд ИИ»,
06:06
which uses a combination of machine learning and human moderators
122
366653
3397
который использует комбинацию машинного обучения и человека
06:10
to detect fake images and videos,
123
370074
2144
для обнаружения поддельных фото и видео,
06:12
fighting against my own work.
124
372242
1514
то есть борюсь со своей же работой.
06:14
And one of the tools we plan to release is called Reality Defender,
125
374675
3190
Один из инструментов, который мы планируем выпустить, — «Защитник реальности».
06:17
which is a web-browser plug-in that can flag potentially fake content
126
377889
4039
Это плагин для браузера, способный автоматически распознавать
06:21
automatically, right in the browser.
127
381952
2533
потенциально поддельный контент прямо в самом браузере.
06:24
(Applause)
128
384509
4228
(Аплодисменты)
06:28
Despite all this, though,
129
388761
1453
Несмотря на всё это,
06:30
fake videos could do a lot of damage,
130
390238
1840
поддельное видео может причинить вред
06:32
even before anyone has a chance to verify,
131
392102
3294
ещё до того, как у кого-то появится шанс его проверить,
06:35
so it's very important that we make everyone aware
132
395420
2722
поэтому очень важно предупредить каждого
06:38
of what's currently possible
133
398166
2007
о современных возможностях,
06:40
so we can have the right assumption and be critical about what we see.
134
400197
3369
чтобы составить правильное представление и критично относиться к тому, что видим.
06:44
There's still a long way to go before we can fully model individual people
135
404423
5007
Нам ещё далеко до полного моделирования конкретных людей
06:49
and before we can ensure the safety of this technology.
136
409454
2786
и до обеспечения безопасности этой технологии.
06:53
But I'm excited and hopeful,
137
413097
1587
Но я воодушевлён и полон надежды,
06:54
because if we use it right and carefully,
138
414708
3539
ведь, если мы будем пользоваться этим инструментом правильно и осторожно,
06:58
this tool can allow any individual's positive impact on the world
139
418271
4309
он позволит любому человеку положительно повлиять на наш мир
07:02
to be massively scaled
140
422604
2190
в огромных масштабах
07:04
and really help shape our future the way we want it to be.
141
424818
2742
и помочь сделать наше будущее таким, каким мы хотим.
07:07
Thank you.
142
427584
1151
Спасибо.
07:08
(Applause)
143
428759
5090
(Аплодисменты)
Об этом сайте

Этот сайт познакомит вас с видеороликами YouTube, полезными для изучения английского языка. Вы увидите уроки английского языка, преподаваемые высококлассными учителями со всего мира. Дважды щелкните по английским субтитрам, отображаемым на каждой странице видео, чтобы воспроизвести видео оттуда. Субтитры прокручиваются синхронно с воспроизведением видео. Если у вас есть какие-либо комментарии или пожелания, пожалуйста, свяжитесь с нами, используя эту контактную форму.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7