Само слово «дипфейк» (deepfake) впервые появилось в 2017 году на платформе Reddit. Однако технологическая основа была заложена еще в 2014 году с изобретением генеративно-состязательных сетей (GANs) Яном Гудфеллоу.
Рубрика «Deepfake»
Как началась патентная гонка за технологиями дипфейков
2025-11-02 в 7:48, admin, рубрики: Deepfake, Google, дипфейк, патентыНейро-дайджест: ключевые события мира AI за 4-ю неделю сентября 2025
2025-09-25 в 8:05, admin, рубрики: Deepfake, figma, grok, open source, timeweb_дайджест, xai, генерация видео, дайджест, искусственный интеллект, нейросети
Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.
Меня зовут ВандерЧитать полностью »
Что не так с позиционированием технологии Deepfake и почему она ещё не закрепилась на рынке (мысли маркетолога вслух)
2025-05-28 в 11:02, admin, рубрики: Deepfake, дипфейк, кино, маркетинг, позиционирование продукта, размышления, сериалы, футурология, цифровые помощники
Обновление FaceFusion v3.0.0 — ультимативной нейросети для дипфейков
2024-11-13 в 8:05, admin, рубрики: Deepfake, timeweb_статьи, будущее здесь, дипфейк, дипфейки, искусственный интеллект, нейросети
Всем привет!
В этой статье взглянем на FaceFusion версии 3.0.0 — мощный инструмент для замены лиц на изображениях и видео!
Для использования понадобится всего лишь фотография в профиль. Также в статье расскажу, как не париться с установкой и запустить FaceFusion в один клик.
Основные возможности FaceFusion:
Поиск по фото и раздетые дипфейки
2024-10-14 в 15:35, admin, рубрики: Deepfake, deepnude, дипфейки, поискпофото
Тинькофф банк вернул 200 тысяч. Это был не дипфейк
2024-02-08 в 13:56, admin, рубрики: Deepfake, tinkoff, банк, возврат, дипфейк, кража, личный кабинет, мошенник, ошибка, тинькофф
В прошлом посте я поделился историей, как мошенник подтвердил мою личность в банке.
Что случилось
Мошенники вывели 200 тысяч, получив доступ к личному кабинету Тинькофф:
18 января мне пришло СМС от банка, где был запрошен видео-звонок. Уведомления были отключены, поэтому их не заметил.
21 январяЧитать полностью »
Deepfakes и deep media: Новое поле битвы за безопасность
2020-05-08 в 13:17, admin, рубрики: Deepfake, deepfakes, Блог компании Voximplant, информационная безопасность, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, нейронные сети, обработка звука, обработка текста, Работа с видео, распознавание лиц
Эта статья является частью специального выпуска VB. Читайте полную серию здесь: AI and Security.
Количество дипфейков – медиа, которые берут существующее фото, аудио или видео и заменяют личность человека на нем на чужую с помощью ИИ – очень быстро растет. Это вызывает беспокойство не только потому, что такие подделки могут быть использованы, чтобы влиять на мнения людей во время выборов или впутывать кого-то в преступления, но и потому, что ими уже злоупотребляли для создания фейкового порно и обмана директора британской энергетической компании. Читать полностью »
Пичаи предупредил об угрозах ИИ и заявил о необходимости контроля технологии
2020-01-20 в 14:34, admin, рубрики: alphabet, Deepfake, Google, Законодательство в IT, искусственный интеллект
Гендиректор Alphabet Сундар Пичаи в своей колонки для Financial Times рассказал об угрозах, которые таит в себе искусственный интеллект и заявил о необходимости контролировать развитие технологии как со стороны компаний, так и государств.
Пичаи считает ИИ одной из самых многообещающих технологий. Однако он отмечает, что она может использоваться и для подделки видео, и для распространения ложной информации. Читать полностью »
Я создал свой собственный дипфейк за две недели и $552
2020-01-03 в 7:00, admin, рубрики: Deepfake, видео, глубокое обучение, дипфейк, информационная безопасность, искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети, Работа с видеоСоздавая это видео, я научился многому
Технология дипфейков использует глубокие нейронные сети для убедительной замены на видео одного лица другим. У этой технологии есть очевидный потенциал для злонамеренного использования, и она становится всё более распространённой. По поводу социальных и политических последствий этого тренда было написано уже много хороших статей.
И это не одна из них. Вместо этого я сам поближе ознакомлюсь с этой технологией: как работает ПО для дипфейков? Насколько сложно их создавать, и насколько хорошими получаются результаты?
Я решил, что лучше всего ответить на эти вопросы, создав собственное дипфейк-видео. Редакция выделила мне сколько дней на то, чтобы поиграться с ПО и $1000 на оплату облачных вычислений. Через пару недель я получил результат, представленный на видео в начале статьи. Начал я с видео Марка Цукерберга, выступающего перед конгрессом, и заменил его лицо на лейтенант-командера Дейту (Брента Спайнера) из фильма «Звёздный путь: следующее поколение». Всего было потрачено $552.
Читать полностью »
7 лет хайпа нейросетей в графиках и вдохновляющие перспективы Deep Learning 2020-х
2019-12-25 в 7:01, admin, рубрики: alexnet, AutoML, Batch Normalization, big data, cnn, computer science, data science, deep learning, Deepfake, deeplab, DenseNet, dropout, GAN, hardware acceleration, pytorch, resnet, TensorFlow, vgg, искусственный интеллект, машинное обучение, Научно-популярное, нейросети, скорость прогресса, Статистика в IT
Новый год все ближе, скоро закончатся 2010-е годы, подарившие миру нашумевший ренессанс нейросетей. Мне не давала покоя и лишала сна простая мысль: «Как можно ретроспективно прикинуть скорость развития нейросетей?» Ибо «Тот, кто знает прошлое — тот знает и будущее». Как быстро «взлетали» разные алгоритмы? Как вообще можно оценить скорость прогресса в этой области и прикинуть скорость прогресса в следующем десятилетии?
Понятно, что можно примерно посчитать количество статей по разным областям. Метод не идеальный, нужно учитывать подобласти, но в целом можно пробовать. Дарю идею, по Google Scholar (BatchNorm) это вполне реально! Можно считать новые датасеты, можно новые курсы. Ваш же покорный слуга, перебрав несколько вариантов, остановился на Google Trends (BatchNorm).
Мы с коллегами взяли запросы основных технологий ML/DL, например, Batch Normalization, как на картинке выше, точкой добавили дату публикации статьи и получили вполне себе график взлета популярности темы. Но не у всех тем путь усыпан розами взлет такой явный и красивый, как у батчнорма. Некоторые термины, например регуляризацию или skip connections, вообще не получилось построить из-за зашумленности данных. Но в целом тренды собрать удалось.
Кому интересно, что получилось — добро пожаловать под кат!
Читать полностью »