딥페이크는 어떤 원리로 그렇게 정교한가요?
기존 영상에 바꾸고자하는 얼굴의 사진을 얹는 느낌인데, 입이랑 표정 눈 깜빡임 웃고 울고 이런게 되게 잘 따라가더라구요. AI기술인가요?
안녕하세요. 형성민 과학전문가입니다.
딥페이크는 딥러닝 기술을 이용하여 인공지능이 기존의 이미지나 영상에 다른 얼굴이나 움직임을 합성하여 새로운 영상을 만들어내는 기술입니다. 이를 위해서는 대량의 데이터와 딥러닝 알고리즘을 사용하여 얼굴과 움직임을 학습하고, 그 결과물을 이용하여 실제 영상에 적용합니다. 이러한 기술은 딥러닝 기술의 발전과 함께 점점 정교해지고 있으며, 사람이 식별하기 어려운 수준까지 발전하고 있습니다.
안녕하세요. 김태경 과학전문가입니다.
딥페이크는 실제처럼 보이지만 인공지능(AI)을 사용하여 조작한 가짜 비디오, 사진, 오디오 입니다. 이 기술을 사용해서 얼굴을 대체하고 실제처럼 움직이게 하는 것입니다
안녕하세요. 김경렬 과학전문가입니다.
딥페이크(deepfake)란 인공지능 기술을 활용해 기존에 있던 인물의 얼굴이나, 특정한 부위를 영화의 CG처리처럼 합성한 영상편집물을 말합니다. 과거 인물의 사진이나 영상을 조악하게나마 합성해 게시하던 것이 디지털 기술과 인공지능의 발전으로 몇 단계 정교해진 결과라 볼 수 있읍니다. 원리는 다음과 같습니다.합성하려는 인물의 얼굴이 주로 나오는 고화질의 동영상을 통해 딥러닝하여, 대상이 되는 동영상을 프레임 단위로 합성시키는 것입니다.병렬연산장치의 성능에 따라 속도와 품질이 결정됩니다.
안녕하세요. 김경태 과학전문가입니다.
딥페이크는 딥러닝 기술 중 하나인 인공신경망을 이용하여 사람 얼굴을 합성하는 기술입니다.
딥페이크는 먼저 대상이 되는 사람의 얼굴 이미지를 수집하고, 이를 학습데이터로 사용합니다. 학습데이터를 이용하여 인공신경망이 대상의 얼굴 특징을 학습하게 되고, 이후 새로운 얼굴 이미지를 생성할 수 있습니다.
딥페이크에서 가장 중요한 기술은 딥러닝 알고리즘 중 하나인 생성적 적대 신경망입니다. GAN은 두 개의 인공신경망을 경쟁시켜 가짜 이미지를 생성하는 기술로, 생성자와 구분자라는 두 개의 인공신경망을 이용합니다. 생성자는 진짜와 구분하기 어려운 가짜 이미지를 생성하고, 구분자는 이 가짜 이미지가 진짜인지 가짜인지를 판단합니다. 이 과정에서 생성자는 계속해서 가짜 이미지를 생성하며, 구분자는 그것이 진짜인지 가짜인지를 판단하면서 서로 학습하게 됩니다.
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안녕하세요. 김태헌 과학전문가입니다.
딥페이크(deepfake)란 인공지능을 기반으로 활용한 인간 이미지 합성 기술이다. 기존에 있던 인물의 얼굴이나, 특정한 부위를 영화의 CG처리처럼 합성한 영상편집물을 총칭한다. 과거 인물의 사진이나 영상을 조악하게 합성해 게시하던 것이 디지털 기술과 인공지능의 발전으로 몇 단계 정교해진 결과라 볼 수 있다. 원리는 다음과 같다. 합성하려는 인물의 얼굴이 주로 나오는 고화질의 동영상을 통해 딥러닝하여, 대상이 되는 동영상을 프레임 단위로 합성시키는 것이다. 병렬연산장치의 성능에 따라 속도와 품질이 결정된다.
안녕하세요. 김학영 과학전문가입니다. 네 맞습니다. 딥페이크는 딥러닝 기술을 사용하며, 생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Network)이라는 알고리즘이 사용됩니다. GAN은 두 개의 신경망을 사용하는데, 하나는 이미지를 생성하고, 다른 하나는 이를 평가합니다. 이 두 신경망은 서로 경쟁하며 최종적으로 진짜와 구분하기 어려운 이미지를 생성하게 됩니다.
안녕하세요. 박재민 과학전문가입니다.
딥페이크(deepfake)는 딥러닝(deep learning)과 가짜(fake)를 조합한 합성어로, 인공지능을 기반으로 한 인간 이미지 합성 기술로, 특정 인물의 얼굴 등을 인공지능 기술을 이용해 특정 영상에 합성한 편집물입니다.
