Falsificações profundas simplificadas pela inteligência artificial: um olhar mais atento à FaceFusion.

Nos últimos anos, surgiu no mundo dos meios de comunicação digitais o termo “deep fakes”, que parece vir da ficção científica: já ultrapassam largamente o domínio da animação, como o desenho animado JibJab de 2004. A tecnologia de recriação áudio e visual de pessoas reais é tão realista que se torna cada vez mais difícil distinguir conteúdos fictícios de sequências reais.

Tal como acontece com a utilização de qualquer ferramenta, a intenção é fundamental. Os deepfakes são frequentemente citados como uma ameaça para governos, empresas e celebridades, mas mudar a face do vídeo não tem de ser malicioso. Pode ser arte. Pode ser entretenimento.

Nem sequer tem de ser fácil. Existem várias ferramentas no mercado, mas a maioria delas é demasiado complicada ou os resultados são medíocres.

É aqui que entra o FaceFusion. Esta ferramenta pode facilmente substituir e recriar rostos em filmes e destaca-se em termos de acessibilidade, velocidade e capacidade de criar ‘deep fakes’ realistas. Os artistas digitais já não precisam de praticar o mapeamento, a correspondência e a substituição de rostos em cada vídeo – a funcionalidade de reconhecimento automático do FaceFusion substitui instantaneamente os rostos e é fácil e eficiente de utilizar.

Não acredita? Veja o vídeo que criámos em apenas alguns minutos e alguns cliques:

Pessoas interpretando o rosto de outro personagem tem sido uma caraterística comum de contar histórias por séculos. As “falsificações profundas” foram criadas nos primórdios do cinema e da fotografia: desde o filme francês Les yeux sans visage, de 1960, até ao filme Face/Off, de 1997, e à série Missão Impossível, as técnicas de manipulação de imagem e as imagens em movimento evoluíram a par da tecnologia.

Tratava-se normalmente de um processo manual meticuloso e as primeiras falsificações profundas apresentavam frequentemente características faciais deficientes ou inconsistências óbvias na iluminação e nas texturas. No entanto, com a introdução das redes neuronais e da aprendizagem automática, a técnica entrou numa nova era.

O termo “deep faking”, uma combinação de “deep learning” e “faking”, capta a essência da técnica. Utilizando algoritmos de aprendizagem profunda, os computadores sobrepõem imagens e vídeos a material existente.

Com a evolução da tecnologia, as falsificações profundas tornaram-se mais realistas e mais fáceis de criar. Novas ferramentas democratizaram o processo criativo e trouxeram esta capacidade dos laboratórios de efeitos especiais de Hollywood para casa e para o escritório

Visão geral

FaceFusion

Concebido especificamente para vídeo deep pretend, o FaceFusion foi desenvolvido para permitir que o utilizador comum de computador obtenha resultados anteriormente reservados aos utilizadores com potência e experiência de computação superiores.

As principais características do FaceFusion incluem.

• para melhorar a qualidade geral do vídeo.
  Interface fácil de utilizar para principiantes e utilizadores avançados.

A precisão do FaceFusion deve-se em grande parte à biblioteca ‘insightface’, que reconhece automaticamente e substitui com precisão características faciais complexas. (Quem está familiarizado com os deepfakes sabe que o insightface é a tecnologia por detrás do Roop, a fantástica ferramenta utilizada para substituir rostos em imagens).

Uma das primeiras limitações do insightface foi a sua resolução predefinida de 128×128. No entanto, os utilizadores experientes contornaram esta limitação e combinaram o insightface com outros algoritmos de melhoramento de rostos, como o GFPGan, o Gpen e o Codeformer. Os criadores do FaceFusion também integraram a biblioteca ‘opensfw’, que impede a geração de conteúdos explícitos. O sistema também integrou a biblioteca ‘opensfw’, que impede a geração de conteúdos sexualmente explícitos.

Todos estes elementos combinados permitem aos utilizadores aperfeiçoar os resultados e criar rostos claros e nítidos. Isto não só melhora a qualidade, como também reduz significativamente o tempo de processamento

Assistente de instalação

Requisitos de hardware:

É necessário um processador gráfico com pelo menos 4 GB de RAM. No entanto, recomenda-se 8 GB para um desempenho ótimo num período de tempo razoável.

Instruções de instalação passo a passo:

Instruções de instalação passo a passo.
A parte mais difícil da utilização do FaceFusion é a instalação. Atualmente não existe uma interface gráfica de utilizador, pelo que terá de utilizar vários comandos de terminal. Abaixo está um resumo do manual oficial.

Windows:

Antes de instalar o FaceFusion, instale o Python 3.10, o Git, o Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable e o Microsoft Visual Studio 2022 Build Tools. Execute as seguintes etapas:

Execute os seguintes comandos um a um:
winget install -e –id Python.Python.3.10
python -m ensurepip
winget install -e –id Git.
winget install -e –id Gyan.FFmpeg
fechar /r
winget install -e –id Microsoft.VCRedist.2015+.x64
winget install -e –id Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools –override “–wait –add Microsoft.VisualStudio.Workload.NativeDesktop — includeRecommended”. includeRecommended”.
(Instruções mais detalhadas podem ser encontradas na documentação de acompanhamento).

Os utilizadores de placas Nvidia devem também instalar a versão mais recente do kit de ferramentas CUDA a partir deste URL e a biblioteca cuDNN a partir deste URL.

Para instalar o FaceFusion, navegue até ao diretório de instalação do FaceFusion e execute o seguinte comando no terminal
git clone https://github.com/facefusion/facefusion
1. Depois de instalar os componentes necessários, é necessário criar um ambiente Python no qual o FaceFusion possa ser executado com segurança. Os passos são os seguintes:
   Crie uma pasta onde o FaceFusion será instalado.
2. Abra um terminal neste local.
   Execute os seguintes comandos em sequência:

python -m venv
Ativar o venv.
Em seguida, instale as bibliotecas Python necessárias para o FaceFusion:
python install.py
Agora estás pronto para começar! Abre um terminal no diretório de instalação e executa o FaceFusion:
python run.py
Quando o terminal terminar a execução, irá devolver um URL local, tal como http://127.0.0.1:7860/. Copie-o e abra-o no seu browser. Copia este URL e abre-o no teu browser para executares o deepfake!

MacOS:

O MacOS está disponível em duas versões: um modelo mais antigo com um processador Intel e um modelo mais recente com o silício M1 da Apple. A instalação é a mesma para ambas, e os scripts fornecidos guiá-lo-ão através do processo.

Tal como no Windows, os utilizadores de Mac necessitam de instalar vários componentes antes de utilizarem o FaceFusion:

Quando lhe for pedido, seleccione o tipo de Mac no qual pretende instalar a dependência. Em seguida, execute o seguinte comando:
Instalar: pip install -r requirements.txt.
1. Para executar o FaceFusion, certifique-se de que o terminal está na pasta FaceFusion e execute o seguinte comando:
   python run.py.
2. Aparecerá um URL, por exemplo http://127.0.0.1:7860/. Copia e cola este URL no teu browser para começares a gerar deep fakes.

Nota: Se os comandos python ou pip não funcionarem, tente usar python3 ou pip3.

Manual do utilizador

A interface visual do utilizador do FaceFusion é nova e intuitiva, ao contrário de uma instalação de linha de comandos.

Fonte: FaceFusion

Como utilizar o FaceFusion:

1. Importa o vídeo que pretendes: arrasta-o para a caixa “TARGET” ou clica em “TARGET” para o selecionar na janela pop-up.
   vídeo recém-criado é apresentado na secção “TARGET” e marcado como “OUTPUT”. Utilize as setas no canto superior direito da pré-visualização para guardar.

Reconhecimento de rosto: “Procurar” substitui o rosto apresentado pelo rosto “de origem”. “Múltiplo” reconhece todos os rostos no vídeo e substitui-os por rostos da “Fonte”, evitando que o modelo reconheça incorretamente rostos de imagens diferentes.

Dicas para obter melhores resultados:

1. Utilize imagens centrais de alta qualidade.
   Evite imagens com óculos, chapéus ou outras obstruções.
2. Evite fotografias com expressões faciais exageradas.
   Evitar vídeos de deep-fake que incluam gritos, abertura da boca ou cobertura da cara (tocar na cara, usar óculos, beber algo).
   Lembre-se de que esta ferramenta precisa de tempo para processar cada fotograma do vídeo. Lembre-se de que os vídeos variam entre 24 e 60 fotogramas por segundo ou mais e que deve experimentar vídeos mais curtos antes de passar a vídeos mais longos Os vídeos do TikTok são um bom ponto de partida e também pode utilizar esta ferramenta para criar um vídeo com mais de 24 fotogramas por segundo, mas não mais de 60 fotogramas por segundo.

FaceFusion

App.
No mundo do deepfake, o FaceFusion destaca-se claramente. Após numerosos testes, é evidente que o FaceFusion produz resultados: a utilização da biblioteca insightface simplifica a substituição de rostos, optimizando o desempenho e a experiência do utilizador. O compromisso ético de não gerar conteúdo NSFW também é louvável. Também vale a pena mencionar que o sistema não gera conteúdo NSFW.

Do ponto de vista do utilizador, a capacidade de trabalhar localmente é inestimável. Nestes tempos de crescentes preocupações com a privacidade, a independência de recursos baseados na nuvem é uma caraterística bem-vinda. No entanto, as versões futuras devem fornecer uma GUI mais fácil de utilizar, especialmente durante a instalação inicial.

O FaceFusion aumentou as expectativas globais em relação à tecnologia deepfake e democratizou o processo de desenvolvimento com salvaguardas éticas.
Destaques:

Funcionalidades avançadas:FaceFusion é indiscutivelmente a melhor ferramenta no mercado para deepfaking interno, superando muitos dos seus concorrentes com algoritmos e funcionalidades inovadoras.
Características locais.
Tempo de formação reduzido: ao contrário de muitas outras ferramentas que requerem uma formação prolongada, o FaceFusion reduz significativamente o tempo necessário.
Medidas de segurança.

Pontos fracos:

Intuitividade: apesar das suas características avançadas, o FaceFusion pode ser intimidante para novos utilizadores; o repositório Github avisa os utilizadores que “a instalação requer competências técnicas e não é adequada para principiantes”.
Comunicação com os programadores: redirecionar os utilizadores de plataformas como o GitHub para o Discord não é necessariamente a solução de comunicação preferida de todos.
Sem GUI: uma interface gráfica de instalação tornaria o processo mais agradável para os novatos e para aqueles que não estão familiarizados com a linha de comando.

Porque é que não se deve ser um super-herói ou uma super-estrela? Pode não ser um artista CGI, mas com o FaceFusion pode quase ser um