Deepfakes 2.0: Wie neuronale Netze unsere Welt verändern
Stellen Sie sich das mal vor: Sie stehen vor einem Spiegel, sehen aber nicht mehr in Ihr eigenes Gesicht, sondern in das von Barack Obama oder Angela Merkel. In Echtzeit wird Ihre eigene Mimik auf das fremde Gesicht übertragen
Dem TNG-Innovation-Hacking-Team ist es gelungen, einen solchen Prototypen zu erstellen und in Echtzeit das Gesicht einer Person auf beliebige andere Gesichter zu übertragen. Die Grundlage hierfür ist der sogenannte Deepfake-Ansatz. Durch die Anwendung neuronaler Netze werden hier Gesichter in der Videoeingabe erkannt, übersetzt und zurück in die Videoausgabe integriert.
Vorkenntnisse
Der Aufbau des Vortrags ist so gestaltet, dass Personen mit einer technischen Affinität und Softwareentwicklungs-Background keine spezielleren Vorkenntnisse benötigen.
Lernziele
Zuschauer werden Folgendes lernen:
* Wie funktionieren Deepfakes in ihrer ursprünglichen Implementierung?
* Differenzierung zwischen verschiedenen Fake-Techniken, um Videoinhalte zu fälschen und zu erkennen
* Ein Projektreport berichtet über die verschiedenen Phasen in der Implementierung, um Deepfakes echtzeitfähig zu machen
* Technik und Funktionsweise von Autoencoder, Transfer Learning, GAN (Generative Adversarial Networks) und vieles andere mehr