小心！有别有用心的人盯着您放在社交网络上的精美照片，而Deepfake可能会用它们拍摄水果照片。最近，国外媒体TheVerge揭露了这种现象：在Telegram上，Deepfake机器人泛滥成灾，社交网络上的任何照片都可以自动生成行车图片。您也可以直接与图片共享。就像每天发送和接收图片一样简单，与此相关的数据令人agger舌。一家关注Deepfake传播的研究机构“ Sensity”发现，截至2020年7月，已生成并在Telegram公共频道上共享了100,000多份副本。这意味着生成的图片总数（包括自7月以来尚未共享或制作的图片）比该数量要高得多。 Sensity表示，这些渠道的大多数用户中，约70％来自俄罗斯和邻国。目前，许多频道仍处于活动状态。 Deepfake机器人这些机器人可以免费使用，但它们会生成带有“ FAKE”字样的红色水印。或只有一部分水果的水果照片。要“升级”，请执行以下操作：对于照片，用户需要一定的费用才能“发现”照片。这些照片。例如，“主要费用”。用户需要支付100卢布，折合人民币8.63元，才能在7天内生成100张没有水印的水果照片。说到哪个，有人觉得它熟悉吗？这就像“ DeepNude”，去年夏天在互联网上很流行，但是几天之内就被删除了。是的，是的，即“一键脱衣服”。 Sensity还表示，这是DeepNude通过逆向工程制造的机器人。不同之处在于，该机器人可以自动处理收集。当然，这些水果照片是假的！生成的水果照片可能有斑点和像素化，但是其中一些很容易被误认为是真实照片。根据我们去年的DeepNude的实际结果，有许多“精美”的在子实体的形成中。例如，穿的越少，效果越好。如果给图片穿很多衣服，则处理效果非常猛烈。因此，一般来讲，您佩戴的照片越少，生成这种照片的难度就越小。是的，技术的滥用迫使互联网变得“保守”。 “一键脱衣服”；原则去年，有人曾经透露过DeepNude背后的技术原理。 DeepNude在计算机视觉领域主要使用3种技术。图像恢复：ImageInpainting。这是Nvidia研究团队提出的模型。当图片被严重涂抹时，模型仍可以恢复“原始”图像。图像。此外，图像中的某些项目也可以删除。 Pix2Pix：使用条件对抗网络作为图像到图像转换问题的一般解决方案。以及由2018年SIGGRAPH最佳博士论文奖获得者朱俊彦提出的CycleGAN。 CycleGAN使用循环一致性损失功能来进行训练，而无需配对数据。它可以在普通的马匹和斑马之间切换，也可以将夏天的风景变成冬天的风景。背后隐藏的担忧就像DeepNude去年带来的道德争议一样。敏感性已经显示出对该机器人的某些担忧。一次私人调查曾经表明，将近70％的人更喜欢看到“私人”广告。水果照片（即不是大明星或模特的照片），并且90％的用户希望看到他们在现实生活中熟悉的女孩。因此，使用此Telegam机器人，任何在社交网络上拍照的女孩都可能成为潜在受害者。如果遇到陌生人拍摄的秘密照片并用它来生成照片，那就更不可思议了。 TheVerge和Sensity都联系了Telegram，并询问他们为什么允许此类内容发布到他们的应用程序中。尚未收到任何回复。而且，对于这种技术的滥用，似乎没有更好的治理方法。如果您有想法和建议，也欢迎您分享〜