Deep Fakes durch künstliche Intelligenz vereinfacht: Ein genauer Blick auf FaceFusion.

In den letzten Jahren ist in der digitalen Medienlandschaft ein Begriff aufgetaucht, der direkt aus der Science-Fiction zu stammen scheint: Deepfakes. Wir haben die karikaturhaften Zerschneidungsanimationen der JibJab-Trommeln aus dem Jahr 2004 bereits weit hinter uns gelassen – der Stand der Technik bei der Audio- und visuellen Rekonstruktion echter Menschen ist so realistisch, dass es immer schwieriger wird, fiktive Inhalte von realen Sequenzen zu unterscheiden.

Wie bei der Verwendung jedes Werkzeugs ist die Absicht wichtig. Obwohl Deepfakes oft als Bedrohung für die Regierung, Unternehmen und Prominente genannt werden, muss das Verändern von Gesichtern in Videos nicht unbedingt eine böswillige Absicht sein. Es kann sich um Kunst handeln. Es kann sich um Unterhaltung handeln.

Es muss nicht einmal unbedingt einfach sein. Es gibt eine Reihe von Tools auf dem Markt, aber die meisten sind zu kompliziert oder liefern schlechte Ergebnisse.

Hier ist FaceFusion. Dieses Tool ermöglicht das nahtlose Ersetzen und Wiederherstellen von Gesichtern in Videos und glänzt in puncto Zugänglichkeit, Geschwindigkeit und der Fähigkeit, realistische „Deepfakes“ zu erstellen. Die Zeiten, in denen Digitalkünstler Gesichter mühsam kartografieren, zuordnen oder das Austauschen von Gesichtern für jedes Video üben mussten, sind vorbei. Die automatische Erkennungsfunktion von FaceFusion tauscht Gesichter sofort aus und verbindet so Benutzerfreundlichkeit mit Effizienz.

Sind Sie skeptisch? Hier ist ein Video, das wir in wenigen Minuten und mit wenigen Klicks erstellt haben:

Während die Grenze zwischen Realität und digitalen Kreationen immer mehr verschwimmt, erfordern Werkzeuge wie FaceFusion letztlich einen Paradigmenwechsel in unserer Wahrnehmung digitaler Inhalte. Wir können uns nicht immer auf unsere eigenen Augen verlassen. Dieser Artikel untersucht FaceFusion und geht dabei auf seine Funktionen, den Installationsprozess und die Kompatibilität mit Windows- und Mac-Plattformen ein.

Hintergrund

Eine Figur, die das Gesicht einer anderen Figur annimmt, ist seit Jahrhunderten ein übliches Merkmal von Erzählungen. Der „Deepfake“ hat seinen Ursprung in den Anfängen des Kinos und der Fotografie. Die Techniken zur Manipulation von Bildern und bewegten Bildern haben sich mit der Technologie weiterentwickelt, vom französischen Film Les yeux sans visage aus dem Jahr 1960 bis zum Film Face/Off aus dem Jahr 1997 und der Franchise Mission Impossible.

Dies war in der Regel ein mühsamer, manueller Prozess, und die ersten Deepfakes wiesen oft schlecht zusammenpassende Gesichtszüge oder eklatante Unstimmigkeiten in der Beleuchtung und Textur auf. Die Einführung von neuronalen Netzen und maschinellem Lernen katapultierte die Praxis jedoch in ein neues Zeitalter.

Der Begriff „Deepfake“ – eine Kombination der Wörter „deep learning“ (tiefes Lernen) und „fake“ (falsch) – erfasst das Wesen dieser Technologie. Mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen überlagern Computer Bilder oder Videos mit vorhandenem Quellmaterial.

Mit dem technologischen Fortschritt haben der Realismus von Deepfakes und die Leichtigkeit, mit der sie erstellt werden können, zugenommen. Neue Werkzeuge haben den kreativen Prozess demokratisiert und diese Fähigkeit von Hollywoods Werkstätten für Spezialeffekte in die Haushalte und Büros gebracht.

Überblick

FaceFusion

Speziell für Video-Deepfakes entwickelt, wurde FaceFusion entwickelt, um einfachen Computernutzern zu ermöglichen, Ergebnisse zu erzielen, die zuvor nur denen vorbehalten waren, die über große Rechenleistung und Fachwissen verfügten.

Die Hauptmerkmale von FaceFusion sind:

• Integration von fortschrittlichen Algorithmen zur Verbesserung von Gesichtern.
• Frame-Enhancer, der die Qualität des gesamten Videos verbessert.
  Benutzerfreundliche Oberfläche für Anfänger und Experten.

Die Genauigkeit von FaceFusion ist zu einem großen Teil auf die „insightface“-Bibliothek zurückzuführen, die komplexe Gesichtszüge automatisch und präzise erkennt und ersetzt und so den gesamten Prozess weitgehend automatisiert. (Wer sich mit Deepfakes auskennt, erkennt vielleicht, dass insightface die Technologie hinter Roop ist, einem bemerkenswerten Werkzeug, das zum Ersetzen von Gesichtern in Bildern verwendet wird und über das TCN bereits ausführlich berichtet hat).

Eine der anfänglichen Beschränkungen von insightface war die Standardauflösung von 128×128, eine Beschränkung, die der Entwickler aus ethischen Gründen auferlegt hatte. Erfahrene Nutzer haben diese Einschränkung jedoch umgangen und insightface mit anderen Algorithmen zur Gesichtsverbesserung wie GFPGan, Gpen und Codeformer kombiniert. Der Entwickler von FaceFusion hat außerdem die Bibliothek „opennsfw“ integriert, die die Generierung expliziter Inhalte verhindert.

Durch die Kombination all dieser Elemente können die Nutzer das Ergebnis verfeinern und klare und scharfe Gesichter erstellen. Dadurch wird nicht nur die Qualität verbessert, sondern auch die Bearbeitungszeit erheblich reduziert.

Installationsassistent

Hardwarevoraussetzungen:

Ein Grafikprozessor mit mindestens 4 GB RAM ist erforderlich. Es werden jedoch 8 GB empfohlen, um optimale Ergebnisse in einem angemessenen Zeitraum zu erzielen.

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation:

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation:

Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation.
Der schwierigste Teil der Verwendung von FaceFusion ist die Installation. Sie erfordert die Verwendung verschiedener Terminalbefehle, da es derzeit keine grafische Benutzeroberfläche gibt, die Sie durch den Prozess führt. Hier ist eine Zusammenfassung des offiziellen Handbuchs.

Windows:

Vor der Installation von FaceFusion installieren Sie Python 3.10, Git, Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable und die Microsoft Visual Studio 2022 Build Tools. Führen Sie dazu die folgenden Schritte aus:

Führen Sie die folgenden Befehle nacheinander aus:
winget install -e –id Python.Python.3.10
python -m ensurepip
winget install -e –id Git.Git
winget install -e –id Gyan.FFmpeg
close /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“.
(Detailliertere Anweisungen finden Sie in den beigefügten Anleitungen.)

Benutzer von Nvidia-Karten sollten außerdem die neueste Version des CUDA-Toolkits von dieser URL und die cuDNN-Bibliothek von dieser URL installieren.

Um FaceFusion zu installieren, navigieren Sie zum FaceFusion-Installationsverzeichnis und führen Sie den folgenden Terminalbefehl aus:
git clone https://github.com/facefusion/facefusion
1. Erstellen Sie nach der Installation der erforderlichen Komponenten eine Python-Umgebung, in der Sie FaceFusion sicher ausführen können. Die Vorgehensweise ist wie folgt:
   Erstellen Sie einen Ordner, in dem Sie FaceFusion installieren möchten.
2. Öffnen Sie an diesem Ort ein Terminal.
   Führen Sie die folgenden Befehle nacheinander aus:

python -m venv venv
activate venv
Am Ende der Ausführung gibt das Terminal eine lokale URL zurück, z. B. http://127.0.0.1:7860/. Kopieren Sie diese und öffnen Sie sie in Ihrem Browser. Kopieren und öffnen Sie dies in Ihrem Browser und beginnen Sie mit Ihren Deepfakes!

MacOS:

Macs gibt es in zwei Versionen: ältere Modelle mit Intel-Prozessoren und neuere Modelle mit Apples M1-Silizium. Die Installation ist bei beiden gleich und das mitgelieferte Skript führt Sie durch den Prozess.

Wie bei Windows müssen auch Mac-Benutzer mehrere Komponenten installieren, bevor sie FaceFusion verwenden können:

1. Homebrew installieren:
   (curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)“.
   Navigieren Sie zu dem gewünschten Ordner für die FaceFusion-Installation und klonen Sie das FaceFusion-Repository mit diesem Befehl :
   git clone https://github.com/facefusion/facefusion
2. Navigieren Sie im Terminal zum FaceFusion-Ordner und führen Sie den Befehl :
   Python -m venv venv
   source venv/bin/activate
   Wenn Sie dazu aufgefordert werden, wählen Sie Ihren Mac-Typ aus, um die Abhängigkeiten zu installieren. Führen Sie dann den folgenden Befehl aus:
   Installieren: pip install -r requirements.txt.
3. Um FaceFusion zu starten, stellen Sie sicher, dass sich das Terminal im FaceFusion-Ordner befindet, und führen Sie Folgendes aus:
   python run.py
4. Sie erhalten eine URL, z. B. http://127.0.0.1:7860/. Kopieren Sie diese URL und fügen Sie sie in Ihren Browser ein und beginnen Sie mit der Erzeugung von Deepfakes.

Hinweis: Wenn die Präfixbefehle python oder pip fehlschlagen, versuchen Sie stattdessen python3 oder pip3 zu verwenden.

Benutzerhandbuch

Die visuelle Benutzeroberfläche von FaceFusion ist erfrischend und intuitiv, im Gegensatz zu einer Kommandozeileninstallation:

Quelle: FaceFusion

So verwenden Sie FaceFusion:

1. Importieren Sie das gewünschte Video: Ziehen Sie es in das Feld „TARGET“ oder klicken Sie auf „TARGET“ und wählen Sie es im Pop-up-Fenster aus.
   Das neu erzeugte Video wird unter „TARGET“ angezeigt und mit „OUTPUT“ beschriftet. Speichern Sie es mithilfe des Pfeils in der oberen rechten Ecke der Vorschau.

Für diejenigen, die die Einstellungen anpassen möchten, sind hier einige wichtige Definitionen:

Gesichtserkennung: „Referenz“ ersetzt das angezeigte Gesicht mit dem Gesicht aus der „QUELLE“. „Many“ erkennt alle Gesichter im Video und ersetzt sie durch das Gesicht der „Quelle“, um zu verhindern, dass die Vorlage die Gesichter in verschiedenen Bildern nicht richtig erkennt.

Tipps für optimale Ergebnisse:

1. Verwenden Sie ein zentriertes Bild von hoher Qualität.
   Vermeiden Sie Fotos mit Brillen, Hüten oder anderen Hindernissen.
2. Vermeiden Sie Fotos mit übertriebenen Gesichtsausdrücken.
   Denken Sie daran, dass dieses Tool Zeit braucht, um jedes Videobild zu verarbeiten. Denken Sie daran, dass die Videos 24 bis 60 oder mehr Bilder pro Sekunde haben und dass Sie mit kurzen Videos experimentieren müssen, bevor Sie zu längeren Videos übergehen. TikTok-Videos sind ein guter Ausgangspunkt.

Vorstellung der App

FaceFusion

In der Welt der Deepfakes hebt sich FaceFusion deutlich von den anderen ab. Nach ausführlichen Tests ist klar, dass FaceFusion Ergebnisse liefert. Die Verwendung der insightface-Bibliothek rationalisiert den Austausch von Gesichtern und optimiert so die Effizienz und das Nutzererlebnis. Auch die ethische Verpflichtung, keine NSFW-Inhalte zu generieren, ist lobenswert.

Aus der Perspektive des Nutzers ist die Möglichkeit, lokal zu arbeiten, von unschätzbarem Wert. In einer Zeit, in der die Sorge um den Schutz der Privatsphäre immer größer wird, ist die Unabhängigkeit von Cloud-Ressourcen ein willkommenes Merkmal. Zukünftige Versionen sollten jedoch eine benutzerfreundlichere grafische Oberfläche bieten, insbesondere für die Erstinstallation.

FaceFusion hat die globalen Erwartungen an die Deepfake-Technologie erhöht und den Entwicklungsprozess mit ethischen Garantien demokratisiert.
Highlights:

Sicherheitsmaßnahmen.

Schwächen:

Fehlen einer grafischen Benutzeroberfläche: Eine grafische Benutzeroberfläche für die Installation würde den Vorgang für Anfänger oder Personen, die mit der Kommandozeile nicht vertraut sind, komfortabler machen.

Warum sollten Sie nicht ein Superheld oder ein Superstar werden? Sie sind vielleicht kein CGI-Künstler, aber mit FaceFusion können Sie fast einer werden