Falsificaciones profundas simplificadas por la inteligencia artificial: una mirada a FaceFusion.

En los últimos años ha surgido en el mundo de los medios digitales el término «deep fakes» (falsificaciones profundas), un término que parece sacado de la ciencia ficción: ya han ido mucho más allá de la animación, como el dibujo animado JibJab de 2004. Las técnicas para recrear imágenes sonoras y visuales de personas reales son tan realistas que cada vez resulta más difícil distinguir un contenido ficticio de una secuencia real.

Como con cualquier herramienta, la intención desempeña un papel fundamental. Los deepfakes se citan a menudo como una amenaza para gobiernos, empresas y famosos, pero cambiar el aspecto de un vídeo no tiene por qué ser malicioso. Puede ser arte. Puede ser entretenimiento.

Ni siquiera tiene por qué ser sencillo. Existen varias herramientas en el mercado, pero la mayoría son demasiado complicadas o producen resultados mediocres.

Aquí es donde FaceFusion viene al rescate. Esta herramienta facilita la sustitución y recreación de rostros en películas y es asequible, rápida y capaz de crear «falsificaciones profundas» realistas. Los artistas digitales ya no tienen que practicar a emparejar, emparejar y reemplazar caras en cada vídeo: la función de reconocimiento automático de FaceFusion reemplaza las caras al instante y es fácil y eficaz de usar.

¿No nos cree? Echa un vistazo al vídeo que hemos creado en sólo unos minutos y unos pocos clics:

Las personas que interpretan la cara de otro personaje han sido habituales en la historia durante siglos. Se han creado «falsificaciones profundas» desde los albores del cine y la fotografía: desde la película francesa de 1960 Les yeux sans visage hasta la película de 1997 Face/Off y la serie de películas Misión Imposible, la técnica de manipular imágenes y fotografías en movimiento ha evolucionado junto con la tecnología.

Normalmente se trataba de un minucioso proceso manual, y las primeras falsificaciones en profundidad solían tener rasgos faciales de mala calidad o incoherencias evidentes en la iluminación y las texturas. Sin embargo, con la llegada de las redes neuronales y el aprendizaje automático, la técnica ha entrado en una nueva era.

El término «deep faking» (falsificación profunda), que es una combinación de las palabras «deep learning» (aprendizaje profundo) y «faking» (falsificación), capta la esencia de esta técnica. Mediante algoritmos de aprendizaje profundo, los ordenadores superponen imágenes y vídeos sobre material ya existente.

A medida que la tecnología ha evolucionado, las falsificaciones profundas se han vuelto más realistas y fáciles de crear. Las nuevas herramientas han democratizado el proceso creativo y han llevado esta capacidad de los laboratorios de efectos especiales de Hollywood a los hogares y oficinas

Descripción

FaceFusion

Diseñado específicamente para vídeo de imitación profunda, FaceFusion permite al usuario medio de ordenador lograr resultados que antes sólo estaban al alcance de usuarios con mayor potencia de cálculo y experiencia.

Entre las principales características de FaceFusion se incluyen.

• Mejorador de fotogramas para mejorar la calidad general del vídeo.
  Procesamiento flexible mediante CPU o GPU.
  Interfaz fácil de usar para principiantes y usuarios avanzados.

La precisión de FaceFusion se debe en gran medida a su biblioteca «insightface», que reconoce automáticamente y sustituye con precisión rasgos faciales complejos (cualquiera que esté familiarizado con deepfakes sabe que la tecnología insightface está en el corazón de Roop, una fantástica herramienta utilizada para sustituir caras en imágenes).

Una de las primeras limitaciones de insightface fue la resolución estándar de 128×128. Sin embargo, los usuarios avanzados pudieron saltarse esta limitación y combinar insightface con otros algoritmos de mejora facial como GFPGan, Gpen y Codeformer. Los creadores de FaceFusion también han integrado una biblioteca ‘opensfw’ que impide la generación de contenido explícito. También se ha integrado en el sistema una biblioteca «opensfw» que impide la generación de contenidos sexualmente explícitos.

Todos estos elementos se combinan para permitir a los usuarios refinar los resultados y crear rostros claros y nítidos. Esto no sólo mejora la calidad, sino que también reduce significativamente el tiempo de procesamiento

Asistente de instalación

Requisitos de hardware:

Se necesita un procesador gráfico con al menos 4 GB de RAM. Sin embargo, se recomiendan 8 GB para obtener un rendimiento óptimo en un tiempo razonable.

Instrucciones de instalación paso a paso.
La parte más difícil de utilizar FaceFusion es la instalación. Actualmente no existe una interfaz gráfica de usuario, por lo que tendrá que utilizar varios comandos de terminal. A continuación encontrará un resumen del manual oficial.

Windows:

Antes de instalar FaceFusion, instale Python 3.10, Git, Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable y Microsoft Visual Studio 2022 Build Tools. Realice los siguientes pasos:

Ejecute en serie los siguientes comandos:
winget install -e –id Python.Python.3.10
python -m ensurepip
winget install -e –id Git.
winget install -e –id Gyan.FFmpeg
cerrar /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».
(Consulte la documentación adjunta para obtener instrucciones más detalladas).

Los usuarios de tarjetas Nvidia también deben instalar la última versión del conjunto de herramientas CUDA desde esta URL y la biblioteca cuDNN desde esta URL.

Para instalar FaceFusion, vaya al directorio de instalación de FaceFusion y ejecute el siguiente comando en el terminal
git clone https://github.com/facefusion/facefusion
1. Tras instalar los componentes necesarios, debe crear un entorno Python en el que FaceFusion pueda ejecutarse con seguridad. Para ello, debes realizar los siguientes pasos:
   Cree una carpeta donde se instalará FaceFusion.
2. Abra un terminal en esta ubicación.
   Ejecute los siguientes comandos:

python -m venv
Activar venv.
A continuación, instale las bibliotecas Python necesarias para ejecutar FaceFusion:
python install.py
¡Ahora ya está listo! Abre un terminal en el directorio de instalación y ejecuta FaceFusion:
python run.py
Cuando el terminal termine, te devolverá una URL local, como http://127.0.0.1:7860/. Cópiala y ábrela en un navegador. Copia esta URL y ábrela en un navegador para ejecutar deepfake.

MacOS:

MacOS está disponible en dos versiones: un modelo antiguo con procesador Intel y un modelo más reciente con el silicio M1 de Apple. La instalación es la misma en ambos casos, y los scripts incluidos te guiarán a lo largo del proceso.

Al igual que en Windows, los usuarios de Mac tendrán que instalar varios componentes antes de utilizar FaceFusion:

Cuando se le solicite, seleccione el tipo de Mac en el que desea instalar la dependencia. A continuación, ejecute el siguiente comando:
Instalar: pip install -r requirements.txt.
1. Para ejecutar FaceFusion, asegúrese de que el terminal se encuentra en la carpeta FaceFusion y ejecute el siguiente comando:
   python run.py.
2. Aparecerá una URL, como http://127.0.0.1:7860/. Copie y pegue esta URL en su navegador para empezar a generar falsificaciones profundas.

Nota: Si los comandos python o pip no funcionan, intente utilizar python3 o pip3.

Guía del usuario

La interfaz visual de usuario de FaceFusion es fresca e intuitiva, a diferencia de una instalación por línea de comandos.

Fuente: FaceFusion

Cómo utilizar FaceFusion:

1. Importe el vídeo deseado: arrástrelo y suéltelo en la casilla «TARGET» o haga clic en «TARGET» para seleccionarlo en la ventana emergente.
   vídeo creado aparecerá en la sección «TARGET» y etiquetado como «OUTPUT». Utiliza las flechas de la esquina superior derecha de la vista previa para guardar.

Reconocimiento facial: «Buscar» sustituye la cara mostrada por la cara «original». «Múltiple» reconoce todas las caras del vídeo y las sustituye por caras de la «Fuente», evitando que el modelo reconozca erróneamente caras de imágenes diferentes.

Consejos para obtener mejores resultados:

1. Utilizar imágenes centrales de alta calidad.
2. Evite imágenes con gafas, sombreros u otras obstrucciones.
3. Evite imágenes con expresiones faciales exageradas.
4. Evita los vídeos con falsificaciones en profundidad que impliquen gritar, abrir la boca o cubrirse la cara (tocarse la cara, llevar gafas, beber algo).
   Recuerde que esta herramienta tarda tiempo en procesar cada fotograma de vídeo. Recuerda que la velocidad de los vídeos oscila entre 24 y 60 o más fotogramas por segundo, y que debes experimentar con vídeos más cortos antes de pasar a vídeos más largos. Los vídeos de TikTok son un buen punto de partida, y también puedes utilizar esta herramienta para crear vídeos de más de 24fps, pero no de más de 60fps.

Aplicación

FaceFusion

En el mundo del deepfake, la aplicación FaceFusion destaca claramente. Tras numerosas pruebas, está claro que FaceFusion cumple: el uso de la biblioteca insightface simplifica el reemplazo de caras, optimizando el rendimiento y la usabilidad. La ética de no crear contenidos NSFW también es digna de elogio. También cabe destacar que el sistema no genera contenidos NSFW.

Desde el punto de vista del usuario, la posibilidad de trabajar localmente tiene un valor incalculable. En los tiempos actuales, cada vez más preocupados por la privacidad, la independencia de los recursos en la nube es una característica muy bienvenida. Sin embargo, las versiones futuras deberían tener una interfaz gráfica de usuario más fácil de usar, especialmente para la instalación inicial.

FaceFusion eleva las expectativas mundiales sobre la tecnología de deepfakes y democratiza el proceso de desarrollo al ofrecer garantías éticas.
Destacados:

Medidas de seguridad.

Debilidades:

Intuitividad: a pesar de sus avanzadas funciones, FaceFusion puede resultar intimidante para los nuevos usuarios; el repositorio de Github advierte a los usuarios de que «la instalación requiere conocimientos técnicos y no es apta para principiantes.»
Comunicación con los desarrolladores: redirigir a los usuarios de plataformas como GitHub a Discord no siempre es la solución favorita para la comunicación.
Falta de GUI: una interfaz gráfica de instalación habría hecho el proceso más agradable para los recién llegados y los que no están familiarizados con la línea de comandos.

¿Por qué no te conviertes en superhéroe o superestrella? Puede que no seas un artista CGI, pero con FaceFusion casi puedes convertirte en uno