#千万IP创科普# AI顔変更: 彼の見た目は私が決める

四川オペラは中国の伝統文化の宝です。四川オペラの特殊効果の一つに、変面があります。俳優たちは舞台上で瞬時に顔のメイクを変えることで、登場人物の感情の急激な変化を表現し、登場人物の性格や感情を的確に表現します。この公演形式は、四川オペラ芸術の豊かな内包を反映するだけでなく、中国オペラ芸術の独特の魅力を示し、観客に深く愛されています。

写真/ビジュアルチャイナ

現在、人工知能（AI）技術の急速な発展により、「AI変顔」と呼ばれる技術が徐々に私たちの目に留まるようになってきました。このテクノロジーは、そのユニークな魅力で私たちを驚かせ、私たちの生活をより豊かにしてくれますが、同時にいくつかのリスクと課題ももたらします。

ディープフェイクとAIによる顔の入れ替え

諺にあるように、百聞は一見に如かずです。実際、人間の目は常に表面で物事を見ており、真実は人間の目に見えない場所に隠れていることが多いのです。特にインターネット上の写真や動画は本物と偽物を見分けるのが困難です。

AI顔変換技術の発展は、画像認識・生成技術の進歩と密接に関係しています。 20 世紀初頭、科学者たちはコンピューターを使って顔画像を生成する方法を研究し始めました。しかし、初期の顔変更技術は、主に画像の融合、光と影の色調整などのコンピューター画像処理技術に基づいていました。これらの技術は基本的な顔の置き換えを実現できますが、生成される効果は比較的粗く、自然でリアルなレベルを実現するのは困難です。

AI顔変換技術は、画像認識・生成技術と密接に関係しています。画像/ビジュアルチャイナ

ディープラーニング技術の導入により、ますます多くの研究者がディープラーニング技術を顔変更の分野に応用し始めており、つまりディープフェイク技術を使用して AI 顔変更を実行するようになっています。大量の顔画像データをトレーニングすることで、ディープラーニング モデルは人間の顔の複雑な特徴を学習できるようになります。ディープラーニング技術の発展に伴い、ディープフェイク技術も飛躍的な進歩を遂げ始めています。ディープラーニングアルゴリズムを使用して画像を生成し、ある人物の顔を別の人物の顔に置き換えており、その効果は非常にリアルです。それ以来、ディープフェイク技術は徐々に話題となり、ますます多くの注目と研究を集めています。

2014年は、「生成的敵対的ネットワーク」（GAN）技術を活用したディープフェイクが誕生した最初の年でした。このようなネットワークは、画像の偽造を担当する AI エージェントと、画像のアーティファクトの検出を担当する AI エージェントの 2 つで構成されます。検出 AI が偽造画像を識別すると、偽造 AI は改善され続けます。このようにして、2 つの AI エージェントはそれぞれトレーニング プロセス中に強力な機能を蓄積し、最終的には人間にはほとんど区別がつかない架空の画像を作成できるようになりました。

その後、研究者たちは、GAN を画像認識に最適化された多層畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) と組み合わせ始めました。 CNN は大量のデータを並列処理することができ、グラフィック カード上で特に効率的に実行できます。畳み込みニューラル ネットワークの構造が複雑になるほど、生成される偽の顔の信憑性が高まります。この組み合わせにより、生成された結果に対する信頼が新たなレベルに高まります。 Nvidia が段階的にネットワークをトレーニングすることを提案したため、トレーニングの効果は向上しました。まず、ディープフェイク AI は低解像度の画像を作成する方法を学習します。その後、解像度が徐々に上がり、段階的に高解像度の生成機能がGANに導入されます。この方法でトレーニングされた GAN は、前例のない品質の偽の肖像画を作成し始めました。

AIが段階的に顔を変える仕組み

ディープフェイク技術が進歩するにつれ、ディープフェイクの顔交換アプリケーションも進化しています。人気のプログラムには、ディープラーニング技術を使用して驚くべき結果を達成する FakeApp、FacesWap、DeepFaceLab などがあります。

DeepFaceLabを例に挙げてみましょう。これは、最先端のディープラーニング技術を使用して非常にリアルな顔変更効果を実現する強力な商用 AI 顔変更ソフトウェアです。非常に柔軟でカスタマイズ性が高く、さまざまな顔変更アルゴリズムと顔の特徴調整オプションをサポートしています。同時に、豊富なチュートリアルとコミュニティ サポートも提供されており、ユーザーが簡単に学習して使用できるようになります。

重慶市民がAI変面技術で四川オペラの変面を体験（画像/Visual China）

DeepFaceLabの実行アイデアは、まずビデオを画像に変換し、画像から顔を抽出し、顔から特徴を学習することです。次に、それをモデルに適用し、写真の顔を変更し、元のビデオのオーディオ トラックを追加しながら写真をビデオに合成します。具体的には、以下のステップに分けられます。

1. 元のビデオを処理して画像に分解します。

2. 対象のビデオを処理し、画像に分解します。

3. 元のビデオ画像から顔画像を抽出します。

4. 対象のビデオ画像から顔画像を抽出します。

5. モデルをトレーニングします。これは、すべてのステップの中で最も重要で時間のかかる部分です。モデルのトレーニングに従って、元の画像からターゲット画像までのプロセスが徐々に明確になるのを待ちます。

6. モデルを適用して画像の顔を変更します。

7. 顔を変えた写真を動画に変換し、フレームレートやオーディオトラックなど、元の動画の設定情報を自動的に読み取ります。

AI顔面変形技術の多様な応用シナリオ

人工知能技術の継続的な進歩と応用シナリオの継続的な拡大により、AI顔変換技術は将来的にさらに幅広い発展と応用を実現することが期待されています。以下は、AI 顔変換技術のいくつかの応用シナリオです。

*映画およびテレビ番組の制作。 *映画やテレビ番組の制作において、AI顔変更技術は特殊効果制作やキャラクターの置き換えなどに活用できます。俳優の顔の特徴を別のキャラクターの特徴に置き換えることで、素早いキャラクター変更やシーンの再構築が可能になり、映画やテレビ番組の視聴体験が向上します。

* ソーシャルメディア部門。 *ソーシャル メディア プラットフォームでは、AI 顔変換テクノロジーを使用して、興味深いビデオ、絵文字、その他のコンテンツを作成できます。ユーザーは自分の写真やビデオをアップロードし、自分の顔の特徴を他の有名人やキャラクターの特徴と置き換えることができるため、ソーシャルな交流に楽しさが加わります。

*安全教育分野。 *AI顔変換技術は、詐欺防止宣伝、セキュリティ監視、顔認識などの分野に逆応用され、国民の安全意識と予防能力を高めることもできます。

面白い顔を変える写真/インターネット

さらに、AI 顔変換技術は、仮想現実 (VR) や拡張現実 (AR) などの分野にも応用でき、ユーザーにさらに没入感のある体験を提供します。

喜びの裏にあるリスクと課題

テクノロジーの進歩により、人類は超AI社会へと移行していきます。 AIによる顔の変形は私たちに多くの楽しみと便利さをもたらしますが、同時にいくつかのリスクと課題も生み出します。

まず、AIによる顔変換技術は、偽の動画の作成、オンライン詐欺の実行、偽のニュースの作成など、悪意のある目的で使用される可能性があります。こうした行為は個人に損失をもたらすだけでなく、社会的信頼の危機を引き起こす可能性もあります。そのため、ネットワーク監視を強化し、違法行為を速やかに特定し、健全なサイバー空間を構築する必要がある。

第二に、AIによる顔変換技術はプライバシーや肖像権を侵害する可能性があります。 AI による顔変換技術では、トレーニングと最適化のために大量の顔画像データが必要であり、個人のプライバシーやセキュリティの問題が伴う可能性があります。他人の顔画像が許可なくAIによる顔変更に利用された場合、著作権侵害にあたる可能性があります。したがって、データの収集、保管、使用のプロセス中は、ユーザーデータのセキュリティとプライバシーを確​​保するために、関連する法律と規制を厳守する必要があります。

最後に、AI による顔を変える技術は倫理的、道徳的な問題を引き起こす可能性もあります。たとえば、映画やテレビ番組の制作において AI による顔を変える技術を使用すると、観客が登場人物に抱く感情が薄れ、視聴体験に影響を及ぼす可能性があります。したがって、AI による顔を変える技術を適用する際には、その倫理的および道徳的影響を十分に考慮する必要があります。

AIによる顔を変える技術には、いくつかのリスクも伴います。画像/ビジュアルチャイナ

技術的リスクは制御不可能なものではありません。鍵は人間の習熟と管理にあります。人工知能技術が真に人類全体に利益をもたらすことができるようにするためには、それが私たちの日常生活にますます統合されるにつれて、関連する規制システムを改善する必要があります。人類の未来はテクノロジーではなく、人類自身によって支配されるべきです。