Deepfakes để giải trí: Khi deepfakes trở thành trò giải trí

TÍN DỤNG HÌNH ẢNH:
Tín dụng hình ảnh
iSock

Deepfakes để giải trí: Khi deepfakes trở thành trò giải trí

Deepfakes để giải trí: Khi deepfakes trở thành trò giải trí

Văn bản tiêu đề phụ
Deepfakes có tiếng xấu là gây hiểu lầm cho mọi người, nhưng ngày càng có nhiều cá nhân và nghệ sĩ sử dụng công nghệ này để tạo nội dung trực tuyến.
    • tác giả:
    • tên tác giả
      Tầm nhìn lượng tử
    • 7 Tháng mười hai, 2023

    Tóm tắt thông tin chi tiết



    Công nghệ deepfake, tận dụng AI và ML, đang chuyển đổi việc tạo nội dung trong nhiều ngành khác nhau. Nó cho phép dễ dàng sửa đổi ảnh và video, phổ biến trên mạng xã hội nhờ các tính năng hoán đổi khuôn mặt. Trong lĩnh vực giải trí, deepfake nâng cao chất lượng video và hỗ trợ lồng tiếng đa ngôn ngữ, cải thiện trải nghiệm xem quốc tế. Có thể truy cập thông qua các nền tảng thân thiện với người dùng, deepfake được sử dụng để cải tiến phim, tạo hình đại diện sống động như thật trong môi trường VR/AR, tái tạo mang tính giáo dục về các sự kiện lịch sử và quảng cáo được cá nhân hóa. Chúng cũng hỗ trợ đào tạo y tế thông qua các mô phỏng thực tế và cho phép các thương hiệu thời trang trưng bày các mô hình ảo đa dạng, cung cấp các giải pháp toàn diện và tiết kiệm chi phí trong việc tạo nội dung.



    Deepfakes cho bối cảnh tạo nội dung tích cực



    Công nghệ deepfake thường được giới thiệu trong các ứng dụng điện thoại thông minh và máy tính để bàn phổ biến cho phép người dùng thay đổi nét mặt của mọi người trong ảnh và video. Theo đó, công nghệ này ngày càng trở nên dễ tiếp cận hơn thông qua giao diện trực quan và xử lý ngoài thiết bị. Ví dụ: việc sử dụng rộng rãi deepfake trên mạng xã hội là do bộ lọc hoán đổi khuôn mặt phổ biến, nơi các cá nhân trao đổi khuôn mặt của nhau trên thiết bị di động của họ. 



    Deepfakes được thực hiện bằng cách sử dụng Mạng đối thủ chung (GAN), một phương pháp trong đó hai chương trình máy tính chiến đấu với nhau để tạo ra kết quả tốt nhất. Một chương trình tạo ra video và chương trình khác cố gắng xem lỗi. Kết quả là một video kết hợp thực tế đáng kể. 



    Tính đến năm 2020, công nghệ deepfake chủ yếu được tiếp cận với công chúng. Mọi người không còn cần các kỹ năng kỹ thuật máy tính để tạo ra một deepfake; nó có thể được thực hiện trong vài giây. Có một số kho lưu trữ GitHub liên quan đến deepfake, nơi mọi người đóng góp kiến ​​thức và sáng tạo của họ. Bên cạnh đó, có hơn 20 cộng đồng tạo deepfake và hội đồng thảo luận ảo (2020). Một số cộng đồng này có khoảng 100,000 người đăng ký và tham gia. 



    Tác động gián đoạn



    Công nghệ deepfake đang nhanh chóng tạo được sức hút trong ngành giải trí nhằm cải thiện chất lượng video hiện có. Vì deepfake có thể tái tạo chuyển động của môi và nét mặt của một người để phù hợp với những gì họ đang nói nên chúng có thể hỗ trợ cải tiến phim. Công nghệ này có thể cải thiện phim đen trắng, nâng cao chất lượng video nghiệp dư hoặc kinh phí thấp và tạo ra trải nghiệm chân thực hơn cho khán giả quốc tế. Ví dụ: deepfake có thể tạo ra âm thanh lồng tiếng hiệu quả về mặt chi phí bằng nhiều ngôn ngữ bằng cách sử dụng diễn viên lồng tiếng địa phương. Ngoài ra, deepfake có thể hỗ trợ tạo giọng nói cho một diễn viên bị mất khả năng thanh nhạc do bệnh tật hoặc chấn thương. Deepfakes cũng có lợi khi sử dụng nếu có vấn đề về ghi âm trong quá trình sản xuất phim. 



    Công nghệ Deepfake đang trở nên phổ biến đối với những người sáng tạo nội dung sử dụng các ứng dụng hoán đổi khuôn mặt như Reface có trụ sở tại Ukraine. Công ty, Reface, quan tâm đến việc mở rộng công nghệ của mình để bao gồm hoán đổi toàn bộ cơ thể. Các nhà phát triển Reface tuyên bố rằng bằng cách cho phép công nghệ này được tiếp cận bởi công chúng, mọi người đều có thể trải nghiệm một cuộc sống khác với từng video mô phỏng tại một thời điểm. 



    Tuy nhiên, những lo ngại về đạo đức đang gia tăng do ngày càng có nhiều video deepfakes trên mạng xã hội. Đầu tiên là việc sử dụng công nghệ deepfake trong ngành công nghiệp khiêu dâm, nơi mọi người tải ảnh phụ nữ mặc quần áo lên một ứng dụng deepfake và "lột" quần áo của họ. Ngoài ra còn có việc sử dụng các video đã được thay đổi trong nhiều chiến dịch cung cấp thông tin sai lệch nổi tiếng, đặc biệt là trong các cuộc bầu cử quốc gia. Do đó, Google và Apple đã cấm phần mềm deepfake tạo ra nội dung độc hại từ các cửa hàng ứng dụng của họ.



    Ý nghĩa của việc sử dụng deepfake để tạo nội dung



    Ý nghĩa rộng hơn của deepfake đối với việc tạo nội dung có thể bao gồm: 




    • Giảm chi phí hiệu ứng đặc biệt cho những người sáng tạo nội dung quay những cảnh có sự tham gia của các cá nhân nổi tiếng, diễn viên già đi, thay thế diễn viên không thể quay lại hoặc có khung cảnh xa xôi hoặc nguy hiểm. 

    • Đồng bộ hóa thực tế chuyển động môi của diễn viên với âm thanh lồng tiếng ở các ngôn ngữ khác nhau, nâng cao trải nghiệm xem cho khán giả quốc tế.

    • Tạo hình đại diện và nhân vật kỹ thuật số sống động như thật trong môi trường VR và AR, làm phong phú thêm trải nghiệm sống động cho người dùng.

    • Tái hiện các nhân vật hoặc sự kiện lịch sử nhằm mục đích giáo dục, giúp học sinh trải nghiệm các bài phát biểu hoặc sự kiện lịch sử một cách sinh động hơn.

    • Các thương hiệu tạo quảng cáo được cá nhân hóa hơn, chẳng hạn như giới thiệu một người phát ngôn nổi tiếng ở các thị trường khu vực khác nhau bằng cách thay đổi diện mạo hoặc ngôn ngữ của họ trong khi vẫn duy trì tính xác thực.

    • Các thương hiệu thời trang trưng bày quần áo và phụ kiện bằng cách tạo ra những người mẫu ảo đa dạng nhằm thúc đẩy sự thể hiện toàn diện mà không gặp khó khăn về mặt hậu cần như các buổi chụp ảnh truyền thống.

    • Các cơ sở đào tạo y tế tạo ra các mô phỏng bệnh nhân thực tế để đào tạo y khoa, giúp các học viên học cách chẩn đoán và điều trị các tình trạng khác nhau trong môi trường ảo được kiểm soát.



    Các câu hỏi để bình luận




    • Làm thế nào để mọi người có thể tự bảo vệ mình khỏi những thông tin sai lệch sâu sắc?

    • Những lợi ích hoặc rủi ro tiềm ẩn khác của công nghệ deepfake là gì?


    Tham khảo thông tin chi tiết

    Các liên kết phổ biến và liên kết thể chế sau đây đã được tham chiếu cho thông tin chi tiết này: