Deepfake Nedir?

Deepfake, derin öğrenme teknikleri ve “derin öğrenme” ile “sahte” portmantosu kullanılarak üretilen yapay medyadır. Deepfake, bir görüntüdeki özellikleri diğerinin özellikleriyle değiştirir.

Deepfake oluşturmak için, birisinin bir video oluşturup bir kişinin yüzünü bir ünlünün veya başka bir tanınmış kişinin yüzüyle değiştirmesi en yaygın olanıdır. Deepfake’ler 1990’lardan beri ortalıkta dolaşıyor , ancak teknoloji ancak son yıllarda geniş çapta erişilebilirlik ve popülerlik kazandı.

Deepfake Nasıl Çalışır?

Deepfake, önce özellikleri kodlamak, ardından kodlanmış özelliklerden görüntüleri yeniden oluşturmak için gelişmiş derin öğrenme tekniklerini kullanır. Bir tür sinir ağı olan otomatik kodlayıcılar , derin sahtekarlıklar oluşturmak için en yaygın kullanılan derin öğrenme mimarisidir. Bunu, iki kişinin yüzlerini değiştirmek için deepfake tekniğinin kullanıldığı bir örnekle inceleyelim . Bu, aşağıdaki şekilde ayrıntılı olarak gösterilmiştir.

Deepfake üretmenin ilk adımı, yüz görüntülerini bir kodlayıcı kullanarak daha küçük özellik tabanlı temsillere dönüştürmektir. Bu daha fazla bilgi açısından zengin temsile genellikle gizli yüz denir. Gizli yüz, burun şekli, ten rengi ve göz rengi gibi özelliklerin temsillerini içerecektir. Üretilen temsillerin aynı anlama sahip olması için her kişi için aynı kodlayıcıyı kullanırız.

Daha sonra gizli yüzü bir kod çözücü kullanarak tekrar görüntüye dönüştürüyoruz. Kod çözücüyü eğitmek için hangi görüntüleri kullandığımıza bağlı olarak çıktı yüzü görüntüsü değişecektir. Yüz değiştirmenin en önemli kısmı, A kişisi için kod çözücünün B kişisinin gizli yüzüne uygulanmasıdır (ve bunun tersi de geçerlidir). Bu şekilde çıktı yüzü, A kişisinin ifadesine ve yapısına, ancak B kişisinin tarzına ve görünümüne sahip olacaktır.

Bu şekil, eğitim (üstteki iki sıra) ve deepfake’in oluşturulması (alt sıra) aracılığıyla deepfake sürecini göstermektedir. Eğitim aşamasında, giriş görüntülerinden (sol portreler) gizli yüzler (orta portreler) oluşturmak için kodlayıcı (mavi) farklı görüntüler arasında paylaştırılır.

Her kişi için ayrı kod çözücüler eğitilir (yeşil ve pembe). Oluşturma aşamasında aynı kodlayıcı kullanılır, ancak farklı bir kişiye ait kod çözücü kullanılır, bu da giriş görüntüsünün pozuna ve ifadesine sahip ancak kod çözücüyü oluşturmak için kullanılan kişinin stiline sahip bir görüntünün oluşturulmasına yol açar.

Deepfake'ler Yalnızca Videolar mı?

Hayır, deepfake’ler videolar, fotoğraflar ve hatta ses olabilir. Yüzleri değiştirme veya sentetik medya oluşturma fikri yeni değil. Uzun yıllardan beri fotoğraf düzenleme yazılımına erişimimiz var ve bu yazılım, yetenekli kişilerin yüksek kalitede yüz takası yapmasına olanak tanıyor. Deepfake’in arkasındaki tekniği bu kadar önemli kılan şey, hemen hemen herkesin aynı şeyi hiçbir sanat öğrenmeden ve çok daha büyük ölçekte üretmesine olanak sağlamasıdır.

Deepfake teknolojisinin temel uygulamaları şunları içerir:

Yüz takası: Yüz takası, iki kişinin yüzlerinin değiştirildiği en yaygın ve belirgin tekniktir. Bu genellikle bir ünlünün, içinde bulunmadığı bir sahnede imajını oluşturmak içindir.
Yüz sentezi: Yüz sentezi gerçekliği genişletir ve bir kişi için daha önce var olmayan bir yüz oluşturur.
Yüz nitelikleri ve ifade manipülasyonu: Nitelik ve ifade manipülasyonunda, bir yüz, gözler gibi belirli özelliklerin değiştirilmesiyle veya ifadelerin değiştirilmesiyle, örneğin kaşların çatılmasıyla değiştirilir.

Deepfake'i Nasıl Yaparsınız?

Deepfake oluşturmak şaşırtıcı derecede kolaydır. Deepfake üretimini nüfusun yüzde 80’inin kolayca erişebilmesini sağlayan çok çeşitli akıllı telefon uygulamaları mevcut. Uygulamalara ek olarak, bir kişinin yerel CPU’larda (bilgisayar işlem birimi) çok daha gelişmiş çoğaltmalar veya GPU’larda (grafik işlem birimi) en iyi çoğaltmaları çalıştırmasına olanak tanıyan bilgisayar programları da mevcuttur.

En popüler araçlardan bazıları şunlardır:

FaceApp: FaceApp, fotoğrafları özellik ekleyip çıkaracak şekilde dönüştürür, böylece kullanıcıların yalnızca birkaç tıklamayla ünlülere benzer fotoğraflar oluşturmasına olanak tanır.
Wombo: Wombo, kullanıcıların yüklediği fotoğraflardan şarkı söyleyen ve dans eden video klipler oluşturur.
DeepFaceLab: DeepFaceLab PC yazılımı, deepfake videoların yüzde 95’inin oluşturulmasında kullanılıyor.
Birinci Dereceden Hareket Modeli: Birinci Dereceden Hareket Modeli, yüzleri, giyim eşyalarını ve daha fazlasını değiştirmek için kullanabileceğiniz GAN tabanlı PC yazılımıdır.

Deepfake nasıl tespit edilir?

Deepfake oluşturma araçlarının geniş çapta kullanılabilirliği nedeniyle, herkesin deepfake’i nasıl tespit edeceğine dair temel bir anlayışa sahip olması önemlidir. Aslında aralarında Google, Amazon ve Meta’nın da bulunduğu şirketler, topluluğu deepfake’i neyin açığa çıkardığını analiz etmeye ve anlamaya aktif olarak teşvik ediyor. Kendilerinin ve diğerlerinin araştırmaları sonucunda, deepfake’i tespit etmenin çeşitli yollarını keşfettiler:

Doğal olmayan yüz veya ortam: Deepfake görseller veya video bölümleri, doğal olmayan yüz ifadelerine veya yüz özelliği yerleşimine sahip olabilir ya da ortamın kendisi (ışıklandırma gibi) gerçekçi olmayabilir.
Doğal olmayan davranış: Deepfake videolarda görseller arasında süreklilik olması gerekir ancak bunu uygulamak zordur. Sonuç olarak, düzensiz göz kırpma veya değişken hareketler gibi doğal olmayan davranışları fark edebilirsiniz.
Görüntü yapaylıkları: Deepfake görüntülerde, bir kişinin vücudunun diğerinin yüzüyle birbirine dikildiği boyun çevresinde bulanıklık gibi tuhaf yapılar bulunabilir.
Ses: Deepfake’ler sesle birleştirildiğinde dudaklar, sesten beklediğiniz gibi beklenmedik bir hareket izleyebilir.

Deepfake'in Riskleri Nelerdir?

Birçok teknolojik yenilikte olduğu gibi deepfake’lerin de hem olumlu hem de olumsuz etkileri oldu.

En yaygın kullanım durumundan yola çıkarak bazı araştırmalar, deepfake videoların yüzde 96’sının pornografi için oluşturulduğunu tahmin ediyor. İçerik oluşturucular, deepfake teknolojisini kullanarak ünlülerin yüzlerini modellere yerleştiren yeni videolar üretebiliyor. Bu uygulama, birçok ülkenin pornografik deepfake’leri yasaklamaya karar vermesiyle eleştirel tepkilere yol açtı ; çeşitli web siteleri deepfake pornografinin kendi şart ve koşullarına aykırı olduğunu belirtti. Mayıs 2022’de Google, deepfake modellerini eğitmenin daha önce popüler olan bir yolu olan deepfake oluşturmak için Colab hizmetinin kullanımını yasakladı; bu, bu tür deepfake’lerin yaygınlığını daha da azaltacaktır.

Deepfake’lerin bir diğer önemli kullanım alanı da eğlencedir. Çeşitli deepfake uygulamaları dünya çapında milyonlarca kişi tarafından sosyal medya platformlarında paylaşılan içerik oluşturmak için kullanıldı. Bunların birçoğu “ kendini yaşlandır ” ve Nicholas Cage trendleri gibi viral trendlere dönüştü. Disney aynı zamanda gelecekteki yapımlarda kullanmak amacıyla sahte teknolojiye de yatırım yapıyor.

Deepfake’lerin siyaset arenasında uygulanması muhtemelen en tartışmalı olanıdır. Rusya’nın 2022’de Ukrayna’yı işgali sırasında, Rusya lideri Vladimir Putin’in Ukrayna’ya teslim olduğunu gösteren derin sahte bir fotoğraf Twitter’da dolaşıyordu. Ayrıca, South Park’ın yaratıcıları Matt Stone ve Trey Parker tarafından geliştirilen bir filmin tamamı da dahil olmak üzere önceki ABD başkanı Donald Trump’ın birçok deepfake’i de mevcut.

Deepfake’lerin yüksek kalitesi, halkın gerçeği kurgudan ayırt etmesini zorlaştırıyor. Deepfake’in daha sonra sahte olduğu ortaya çıksa bile video zaten ciddi hasara yol açmış olabilir.