社交网络上的图正被Deepfake机器人用来生成果体照
小心！
别有用心的人，正在盯着你放在社交网络上的美照，还可能已经被deepfake拿去生成果照。
最近，外媒the verge曝光了这个现象：
在telegram上，deepfake机器人泛滥，随便一张社交网络上的照片，即可自动生成开车图。
还可以直接携图分享。
跟日常我们发送图片、接收图片一样简单～
与此相关的数据令人咋舌。
关注deepfake传播的研究机构「sensity」发现，截至到2020年7月，在telegram公共频道中已经生成并分享了超过10万张。
这意味着，生成的图片总数，包括那些未曾分享过、或是7月以来制作的照片，是远远高于这个数字的。
sensity表示，这些频道中的大部分用户，大概有70%来自俄罗斯和周边国家。
目前，仍然有很多渠道处在活跃状态中。
deepfake机器人
这些机器人可以免费使用，不过会生成带有「fake」的红色字样水印，或只有部分果体的果体照片。
想要「升级」照片，用户需要一定的费用，来「揭开」这些照片。
比如，「初级收费」。
用户需要支付100卢布，折合人民币8.63元，就可以在7天内生成100张、没有水印的果体照。
说到这里，是不是有人觉得很熟悉？
这像是去年夏天火爆网络，但几天即下架的「deepnude」。
对对对，就是那个「一键脱衣」。
sensity也表示，这是deepnude经过反向工程来打造的一款机器人。不同的是，这个机器人可以自动处理收款。
当然，这些果体照都是假的！
生成出来的果体照会存在斑点、像素化的现象，但也有些很容易被误认为是真实图片。
按照去年我们的deepnude实测结果，果体生成是有诸多「讲究」的。
比如，穿的越少，效果越好。如果给了一个衣服特别多的图片，处理效果非常暴力。
所以，总体来说，美照穿得越少，被生成那种照片的难度越小。
没错，技术被滥用，逼得互联网也得“保守”。
「一键脱衣」原理
去年，就有人曾揭秘过deepnude背后的技术原理。
deepnude主要使用了计算机视觉领域的3项技术。
图像修复：image inpainting。
这是英伟达研究团队提出的一个模型，当画面被严重涂抹后，模型仍然能够恢复出“原来”的图像。此外，还可以做到去掉图像中的某些物品。
pix2pix：使用条件对抗网络作为图像到图像转换问题的通用解决方案。
以及2018年siggraph最佳博士论文奖得主朱俊彦提出的cyclegan。
cyclegan使用循环一致性损失函数来实现训练，而无需配对数据。它可以在普通的马和斑马之间进行转换，也能把夏天的景色变成冬天的景色。
背后的隐忧
正如去年deepnude所带来的道德争议，sensity对这个机器人表现出一定的担忧。
曾经一项民间调查显示，近7成民众更想要看「私人」的果体照（也就是不是大明星、模特的那种），当中90%的用户想要看现实生活中熟悉的女生。
那么，有了这个telegam机器人，任何在社交网络上自拍照的女生都可能成为潜在的受害者。
甚至，如果遇到被陌生人偷拍，拿去生成照片，那就更加不堪设想了。
the verge和sensity都联系了telegram，询问他们为何允许在其应用上发布这种内容。
目前尚未得到回复。
而且对这种技术滥用，当前似乎也没有比较好的治理方法。
如果你有思考和建议，也欢迎分享~
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还可以直接携图分享。
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这意味着，生成的图片总数，包括那些未曾分享过、或是7月以来制作的照片，是远远高于这个数字的。
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目前，仍然有很多渠道处在活跃状态中。
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这些机器人可以免费使用，不过会生成带有「fake」的红色字样水印，或只有部分果体的果体照片。
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比如，「初级收费」。
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说到这里，是不是有人觉得很熟悉？
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当然，这些果体照都是假的！
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比如，穿的越少，效果越好。如果给了一个衣服特别多的图片，处理效果非常暴力。
所以，总体来说，美照穿得越少，被生成那种照片的难度越小。
没错，技术被滥用，逼得互联网也得“保守”。
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去年，就有人曾揭秘过deepnude背后的技术原理。
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以及2018年siggraph最佳博士论文奖得主朱俊彦提出的cyclegan。
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那么，有了这个telegam机器人，任何在社交网络上自拍照的女生都可能成为潜在的受害者。
甚至，如果遇到被陌生人偷拍，拿去生成照片，那就更加不堪设想了。
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