Open-Source-App kann jeden in Video-Calls in Elon Musk verwandeln
reichen schon Fotos als Vorlage für ziemlich überzeugende Ergebnisse. Diese Tatsache hat in Kalifornien dazu geführt, dass ein Gesetz gegen die Video-Fälschungen erlassen wurde. Der Entwickler Ali Aliev hat eine ähnliche Technik jetzt laut Bericht von Motherboard für Videokonferenz-Werkzeuge adaptiert. Dafür hatte er Open-Source-Bausteine genutzt und so die Anwendung in wenigen Stunden programmiert.
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Aliev hat sich für sein Vorhaben bei dem Projekt "First Order Motion Model for Image Animation" bedient, das Anfang des Jahres von Forschern der Universität Trento in Italien veröffentlicht worden war. Das dabei entwickelte Prinzip erlaubt es, ein Foto einer Person mit dem Video einer anderen Person zu bewegen, ohne dass dafür zuvor ein Training der Software nötig ist - viele Deep-Fake-Techniken waren bisher auf dieses Training und mehrere Bilder der Zielperson angewiesen. "Ich habe das First Order Motion Model auf meinem PC ausgeführt und war von dem Ergebnis überrascht. Entscheidend ist dabei, dass es schnell genug funktioniert, um einen Avatar in Echtzeit zu steuern", so Aliev gegenüber Motherboard.
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Auf dieser Basis habe er in kurzer Zeit einen Prototyp entwickelt, der seine Mimik in der Videokonferenz-Software Zoom in Echtzeit auf das Gesicht von Elon Musk überträgt. Das Ergebnis ist zwar sehr schnell als Fake zu erkennen, für ein paar Sekunden könnte die künstliche erzeugte Bewegung aber durchaus der erwünschte Effekt erzielt. Das Projekt ist über Github verfügbar.
"Natürlich erfordert es noch einen leistungsstarken Gaming-PC, um reibungslos zu funktionieren, aber wir denken, dass die Optimierung für Laptops nur eine Frage der Zeit ist", sagte Aliev. "Es ermöglicht den Leuten, Spaß zu haben, während sie zu Hause eingesperrt sind." So harmlos wie die Absichten des Programmierers sein mögen, das Potenzial solcher Anwendungen zur gezielten Täuschung wird nur noch größer werden.
Sogenannte Deep Fakes, bei denen Videoinhalte teilweise täuschend echt manipuliert werden können, beschäftigen schon länger die IT-Welt - dabei Auf YouTube ansehen
Aliev hat sich für sein Vorhaben bei dem Projekt "First Order Motion Model for Image Animation" bedient, das Anfang des Jahres von Forschern der Universität Trento in Italien veröffentlicht worden war. Das dabei entwickelte Prinzip erlaubt es, ein Foto einer Person mit dem Video einer anderen Person zu bewegen, ohne dass dafür zuvor ein Training der Software nötig ist - viele Deep-Fake-Techniken waren bisher auf dieses Training und mehrere Bilder der Zielperson angewiesen. "Ich habe das First Order Motion Model auf meinem PC ausgeführt und war von dem Ergebnis überrascht. Entscheidend ist dabei, dass es schnell genug funktioniert, um einen Avatar in Echtzeit zu steuern", so Aliev gegenüber Motherboard.
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Auf dieser Basis habe er in kurzer Zeit einen Prototyp entwickelt, der seine Mimik in der Videokonferenz-Software Zoom in Echtzeit auf das Gesicht von Elon Musk überträgt. Das Ergebnis ist zwar sehr schnell als Fake zu erkennen, für ein paar Sekunden könnte die künstliche erzeugte Bewegung aber durchaus der erwünschte Effekt erzielt. Das Projekt ist über Github verfügbar.
Nur mit leistungsstarkem PC
Motherboard hat die Anwendung einem kurzen Test unterzogen und musste dabei feststellen, dass für die Nutzung durchaus Programmierkenntnisse nötig sind. Darüber hinaus wird ein durchaus leistungsstarkes System benötigt, da neben der Konferenz-Software wie Zoom oder Skype auch eine Streaming-Software und eben Avatarify ausgeführt werden muss."Natürlich erfordert es noch einen leistungsstarken Gaming-PC, um reibungslos zu funktionieren, aber wir denken, dass die Optimierung für Laptops nur eine Frage der Zeit ist", sagte Aliev. "Es ermöglicht den Leuten, Spaß zu haben, während sie zu Hause eingesperrt sind." So harmlos wie die Absichten des Programmierers sein mögen, das Potenzial solcher Anwendungen zur gezielten Täuschung wird nur noch größer werden.
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