Deep-Live-Cam: Video-Deefake-Technologie erstellt digitale Doppelgänger
Die “Deep-Live-Cam” hat in den sozialen Medien für Furore gesorgt. Mit Echtzeit-Gesichtstausch- und Video-Deepfake-Technologie kann aus nur einem Foto ein Live-Video mit dem Gesicht der abgebildeten Person erstellt werden. Die Software wird als Tool für die Videoproduktion und die Erstellung von Animationen vorgestellt. Fakt ist: Auch gefälschte Videos werden damit mit nur einem Klick möglich.
So funktioniert es
Nachdem das Gesicht aus dem Foto aus dem Quellbild extrahiert wurde, kann es auf eine Live-Webcam-Videoquelle übertragen werden. Die Software verfolgt anschließend die Pose, die Beleuchtung und die Gesichtsausdrücke der “Person” in Echtzeit.
Nice remember to establish code words with your parents everyone https://t.co/9hWLxMgtKF
— Corey Brickley Illustration. Justice for Palestine (@CoreyBrickley) August 13, 2024
Die Beispielvideos imitieren in Echtzeit Elon Musk und den republikanischen Vizepräsidentschaftskandidaten J.D. Vance.
KI-Modell „inswapper“
Dem zugrunde liegt ein vortrainiertes KI-Modell namens „inswapper“. Die Technologie wurde von dem Projekt “InsightFace” entwickelt, einer Open-Source 2D&3D-Bibliothek zur tiefen Gesichtsanalyse und führt den eigentlichen Gesichtstausch durch. Um erraten zu können, wie eine Person live aussehen und sich ausdrücken könnte, wurde das Modell mit einem riesigen Datensatz trainiert, der Millionen von Gesichtsaufnahmen aus verschiedenen Blickwinkeln, unter verschiedenen Lichtbedingungen und mit unterschiedlichen Ausdrücken enthält.
Qualität der Fotos verbessern
Ein weiteres Modell namens GFPGAN, verbessert die Qualität der getauschten Gesichter und ist für Details und Korrektur der Artefakte im Gesichtstauschprozesses zuständig. Noch sind die Ergebnisse nicht perfekt, aber es wird deutlich, wie schnell sich KI-basierte Deepfake-Technologien entwickeln.
Open-Source-Projekt
“Deep-Live-Cam” ist ein Open-Source-Projekt, das seit Ende letzten Jahres entwickelt wird. Wer genau dahinter steckt, ist auf der Website nicht ersichtlich. Das Projekt ging jedenfalls viral und erlangte so viel Aufmerksamkeit, dass es kurzfristig auf Platz 1 der Trending-Repositories-Liste von GitHub landete. Das Softwarepaket kann kostenlos heruntergeladen werden. Wie viele Open-Source-Projekte auf GitHub bündelt Deep-Live-Cam mehrere bestehende Softwarepakete unter einer neuen Benutzeroberfläche. Es unterstützt verschiedene Ausführungsplattformen, darunter CPU, NVIDIA CUDA, Apple Silicon (CoreML), DirectML (Windows) und OpenVINO (Intel).
Wie man sich schützen kann
Sieht man sich die Beispielvideos der Deep-Live-Cam an, stellt sich unweigerlich die Frage, wie man sich selbst vor täuschend echt wirkenden Deepfake-Videos schützen kann. Eine Möglichkeit ist, mit seinen Gesprächspartner:innen Codewörter zu vereinbaren. Wählt man sichere Wörter, die zu Beginn des Calls ausgetauscht werden, hat Deep-Fake keine Chance. Ein Echtheitszertifikat, sozusagen.
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