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딥페이크 영상 제작을 해주는 업체가 없나요? – 지식iN
강의 한편당 시간은 보통 3시간인데 내용이 철학이라 3시간은 한번에 올리면 힘들어 할거 같아
학생들에게 재미를 주기 위해 제가 강의 하는 영상을 딥페이크 해서
딥페이크 영상 제작을 해주는 업체가 없나요?
23 thg 5, 2021 — 딥페이크 영상 제작하실거라면 AR 영상 제작이 가능한 프로덕션에 의뢰해보세요! 영상제작업체가 많이 있어서 선택하시는 데에 고민이 많으실 것 …
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딥페이크 영상 제작을 해주는 업체가 없나요?
질문
딥페이크 영상 제작을 해주는 업체가 없나요?
학생들에게 재미를 주기 위해 제가 강의 하는 영상을 딥페이크 해서
인터넷 강의로 올리려고 합니다.
강의 한편당 시간은 보통 3시간인데 내용이 철학이라 3시간은 한번에 올리면 힘들어 할거 같아
영상은 잘라서 올리려고 합니다.
업체나 비용 문의 드립니다!
제 영상을 딥페이크 해서 만들려고 하는데요.
[AI기업] 클레온 “딥러닝 기반 영상 생성 국내 최고” – 지디넷코리아
30 thg 8, 2021 — 딥페이크 기술로 새로운 영상과 목소리를 만들려면 보통 사진 10만 장이 필요한데 우리가 개발한 AI기술(딥휴먼)은 사진 1장만 있으면 됩니다.
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딥 페이크(Deepfakes) 최신 연구 동향 – 가짜 영상 제작과 탐지 기술 정리(Deep Learning for Deepfakes Creation and Detection)
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딥페이크 – 나무위키:대문
29 thg 12, 2022 — 딥페이크(deepfake)란 인공지능을 기반으로 활용한 인간 이미지 합성 기술이다. 기존에 있던 인물의 얼굴이나, 특정한 부위를 영화의 CG처리처럼 합성한 …
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딥페이크, AI의 빛과 그림자 [#다큐S프라임] / YTN 사이언스
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‘제 2의 n번방 사건 막는다’… AI 기업 머니브레인 등 ‘딥페이크 …
이 밖에도 국내에서 딥페이크 검출 기술 연구에 힘쓰고 있는 기업으로 ‘알엔딥’을 꼽을 수 있다. 알엔딥은 최근 AI 기술을 기반으로 온라인 성폭력 및 음란물 유해 사이트를 막는 ‘레드 AI’ 기술 개발을 완료했으며, 이를 기반으로 불법적으로 활용되는 딥페이크 검출 기술과 욕설 검출 및 방지 기술 개발을 진행 중이다. 사진 및 영상 속 얼굴의 진위 여부를 1초 내에 찾아낸다는 것이 특징으로 다양한 데이터셋을 확보해 AI 학습을 시키고, 정교한 합성을 모두 감별해 낼 수 있는 정확도 높은 기술을 구현해내는 것을 목표로 하고 있다.
우선 머니브레인은 영상의 진위 여부를 판단하는 능력을 갖춘 딥러닝 모델 ‘AI Fake Finder(AI 영상 조작 검출 기술)’를 만드는데 주력하고 있다. 다양한 베이스 모델을 통해 진짜와 가짜를 스스로 판별할 수 있도록 지속적으로 반복 학습시키는 연구를 진행 중이다. 특히 학습에 필요한 데이터베이스의 경우, 독일 뮌헨공대와 이탈리아 나폴리 페데리코2세 대학 연구진이 개발한 ‘페이스포렌식++(FaceForensics)’ 데이터를 활용하여 연구의 객관성을 높였다.
이러한 학습 결과를 토대로, 머니브레인의 딥러닝 모델은 ‘페이스포렌식++’에 적용된 합성 방법 네 가지(DeepFakes, Face2Face, FaceSwap, NeuralTexture) 영역에서 모두 99%를 상회하는 진위 판별 능력을 보여준다. 이는 인셉션넷을 확장한 뉴럴넷 모델 ‘XceptionNet’을 비롯한 다른 어떤 모델도 아직 도달하지 못한 수치라는 점에서, 머니브레인이 지닌 딥페이크 검출 기술력의 우수성을 엿볼 수 있다.
29 thg 4, 2020 — 알엔딥은 최근 AI 기술을 기반으로 온라인 성폭력 및 음란물 유해 사이트를 막는 ‘레드 AI’ 기술 개발을 완료. ‘딥 페이크 감지 챌린지(DFDC, …
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중국판 딥페이크 아이유
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‘제 2의 n번방 사건 막는다’… AI 기업 머니브레인 등 ‘딥페이크 검출’ 기술 연구 나서
‘딥 페이크 감지 챌린지(DFDC, Deepfake Detection Challenge)’ 행사 이미지(본지 보도 2019.12.14자)
최근 텔레그램에서 미성년자를 포함한 일반 여성들의 성착취 영상을 공유, 판매한 ‘n번방 사건’이 사회적으로 큰 물의를 일으키면서, 이들이 벌인 여러 범죄 가운데 ‘딥페이크(deep fake) 기술’을 악용한 성범죄가 심각한 문제로 제기되고 있다.
전 세계적으로 딥페이크(deepfake)에 대한 논란이 확산되고 있다. 딥페이크는 인공지능으로 특정 영상에 특정 인물의 얼굴, 음성 등을 합성한 비디오가 실제 사람들에게 허구의 말과 행동을 하는 것을 보여주는 것이다.
특정인의 인권, 희롱 및 설득의 원천으로 조작되고 사실적인 정보를 왜곡하거나 악의적으로 사용되면서 그 대상이 연예인이나 정치인 등 유명인뿐만 아니라 일반인까지 확산되고 있기 때문이다.
더 큰 문제는 온라인에 공개된 무료 소스코드와 알고리즘으로 손쉽게 제작이 가능하다는 점이다. 특히 진위 여부를 가리기 어려울 만큼 정교해 온라인으로 제공되는 정보의 정당성을 판단하는 방법에 중대한 영향을 미칠 수 있다.
딥페이크는 ‘생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)’을 사용, 합성 사진이나 영상을 원본이 되는 사진이나 영상에서 만들어낸다. 딥페이크라는 단어는 ‘딥러닝(Deep learning)’과 ‘거짓(Fake)’의 합성어다. 지난 2017년 말 미국에서 ‘딥페이크’라는 네티즌이 온라인 커뮤니티 레딧에 할리우드 배우의 얼굴과 포르노를 합성한 편집물을 올리면서 시작됐다.
이렇듯 실제와 구분이 힘들 정도로 자연스러운 영상 구현이 가능한 딥페이크 기술의 상용화가 가시화되면서, 음란물, 가짜뉴스 생산 등 대중을 오도하거나 사회적 혼란을 야기하는 악용에 대한 우려 또한 높아지고 있다.
페이스북, 마이크로소프트, AWS 그리고 13 개국 100 개 파트너로 결성된 ‘AI의 미디어 무결성 운영위원회 파트너십(Partnership on AI)’은 공동으로 이 문제 해결을 위해 활동에 들어갔다.
이에 국내에서는 첨단 기술의 역기능을 사전에 방지하기 위한 ‘딥페이크 포르노 처벌 강화법’을 국회 본회의에서 통과시키며 법적 해결책이 마련되고 있으며, 그와 동시에 인공지능 관련 IT 기업을 중심으로 영상의 조작 여부를 가려내기 위한 딥페이크 검출 기술의 연구 개발이 한창이다.
그 중 토종 AI 기업 머니브레인은 최근 AI 영상 합성 기술로 현직 대통령을 실제와 똑같이 구현해내며 업계의 주목을 받은 IT 기업으로, 국내 최고 수준의 AI 관련 기술력, 인력을 바탕으로 딥페이크 검출 기술 연구에 몰두하고 있다.
우선 머니브레인은 영상의 진위 여부를 판단하는 능력을 갖춘 딥러닝 모델 ‘AI Fake Finder(AI 영상 조작 검출 기술)’를 만드는데 주력하고 있다. 다양한 베이스 모델을 통해 진짜와 가짜를 스스로 판별할 수 있도록 지속적으로 반복 학습시키는 연구를 진행 중이다. 특히 학습에 필요한 데이터베이스의 경우, 독일 뮌헨공대와 이탈리아 나폴리 페데리코2세 대학 연구진이 개발한 ‘페이스포렌식++(FaceForensics)’ 데이터를 활용하여 연구의 객관성을 높였다.
이러한 학습 결과를 토대로, 머니브레인의 딥러닝 모델은 ‘페이스포렌식++’에 적용된 합성 방법 네 가지(DeepFakes, Face2Face, FaceSwap, NeuralTexture) 영역에서 모두 99%를 상회하는 진위 판별 능력을 보여준다. 이는 인셉션넷을 확장한 뉴럴넷 모델 ‘XceptionNet’을 비롯한 다른 어떤 모델도 아직 도달하지 못한 수치라는 점에서, 머니브레인이 지닌 딥페이크 검출 기술력의 우수성을 엿볼 수 있다.
뿐만 아니라 머니브레인은 이미지 내 얼굴 추출 방식, 데이터 증강 방식, 베이스 모델 교체 등 연구 방법을 다각적으로 적용하여 오차 범위를 최대한 줄이는 등 머니브레인만의 딥페이크 검출 기술의 정확성을 높여 나갈 계획이다.
이 밖에도 국내에서 딥페이크 검출 기술 연구에 힘쓰고 있는 기업으로 ‘알엔딥’을 꼽을 수 있다. 알엔딥은 최근 AI 기술을 기반으로 온라인 성폭력 및 음란물 유해 사이트를 막는 ‘레드 AI’ 기술 개발을 완료했으며, 이를 기반으로 불법적으로 활용되는 딥페이크 검출 기술과 욕설 검출 및 방지 기술 개발을 진행 중이다. 사진 및 영상 속 얼굴의 진위 여부를 1초 내에 찾아낸다는 것이 특징으로 다양한 데이터셋을 확보해 AI 학습을 시키고, 정교한 합성을 모두 감별해 낼 수 있는 정확도 높은 기술을 구현해내는 것을 목표로 하고 있다.
또한 알엔딥은 최근 입력된 사진 및 영상의 모든 프레임을 검사하고, 주요 노출부위에 대해 모자이크를 자동으로 생성해주는 ‘레드 AI 모자이크’ 기술을 개발, 발표했다. 해당 화면 내에 문제가 될만한 부분이 포함되어 있을 경우, 해당 화면 전체를 모두 가리기 위해 블랙화면으로 처리할 수도 있으며, 특정 부위만 흐릿하게 보이게 하는 블러링(Bluring) 처리까지 가능하다.
머니브레인 장세영 대표는 “딥페이크 기술은 성장 잠재력과 효용성이 매우 높은 기술이지만 악용 방법 또한 갈수록 교묘해짐에 따라 피해 사례가 급증하고 있어 매우 안타깝다”며 “머니브레인은 자사가 보유한 기술력을 토대로 딥페이크 기술이 관계 산업의 발전에 이로운 방향으로 활용 될 수 있게 실질적인 해결책을 제시하는 기업이 되고자 노력할 것”이라고 전했다.
딥페이크(Deepfake), 나쁘기만 한 것은 아니다! 터틀맨, 김광석 …
딥페이크 기술과 VR 기술을 함께 결합한 사례도 있다. MBC 다큐멘터리 너를 만났다에서는 7세라는 이른 나이에 세상을 떠난 딸, 나연이를 가상현실에서 만날 수 있게 했다. 딸의 목소리, 말투, 몸짓 등은 기존 사진이나 영상으로 분석하고, 모션 캡쳐, 3D 등의 기술을 통해 가상세계 속 나연이의 모습을 실제와 가깝게 만들었다. 어머니는 VR 장비를 착용하고 가상세계 속에서 딸을 만나게 되었다. 다시 한번 딸을 만나고 싶다는 간절한 소망이 이루어져 감격했고, 딸과 가상현실에서 짧지만 소중한 시간을 보냈다.
2014년 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)는 딥페이크의 핵심이 된 기술, 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Networks)을 발표했다. GAN은 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 서로 대립 관계에 있는 신경망을 동시에 훈련하면서 결과물의 정확성을 높이게 된다. 아래 그림과 같이 위조 지폐를 생성해 내는 위조 지폐범(생성자)과 위조 지폐를 가려내기 위해 노력하는 경찰(판별자) 사이의 경합하는 과정으로 쉽게 이해할 수 있다.
딥페이크와 음성 복원 기술을 접목해 김현식, 김광석, 터틀맨(임성훈) 등 그리운 이들의 목소리, 그리고 그룹의 완전체 모습을 다시 볼 수 있게 되었다. AI 음악 프로젝트 다시 한번의 첫 주인공 터틀맨(임성훈) 사례이다. 2008년 심근경색으로 세상을 떠나기 전 영상 자료를 기반으로 목소리를 복원하고 페이스 에디팅 기술로 얼굴을 재현했다. 다시는 만날 수 없을 것만 같던 이들과의 만남이 기술의 발전으로 가능해져 많은 사람들을 놀라게 했고 감동과 위로를 전했다.
17 thg 2, 2022 — 바로 딥러닝 전문 기업 디아이디(D-ID)의 딥노스텔지아(Deep Nostalgia) 서비스를 통해서다. Figure 5 유관순 열사, 윤봉길 의사 생전 모습 복원 ( …
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딥페이크(Deepfake), 나쁘기만 한 것은 아니다! 터틀맨, 김광석, 유관순, 나연이 등 딥페이크 기술의 착한 활용 사례
이제 “딥페이크(Deepfake)”라는 단어만 나오면 “또 무슨 일이지?” 라는 부정적인 생각이 먼저 떠오른다. 디지털 성범죄, 가짜 뉴스 등에 악용되어 대부분의 사람들은 딥페이크 기술이 나쁜 기술이라고 오해하고 있다.
하지만 딥페이크는 나쁜 기술이 아니다. 영화계, 의료계, 방송계 등 다방면에서 딥페이크 기술을 활용하여 인간 삶의 가치를 높이고 있다. AR, VR 등의 기술과 접목시켜 큰 감동을 주기도 한다. 부작용이 많다는 점에서 여전히 우려 섞인 목소리가 크지만 부정적인 면만 있는 것은 아니다. 딥페이크 기술 원리를 알아보고 딥페이크가 착하게 활용된 사례를 소개하고자 한다.
딥페이크란?
딥페이크(Deepfake)란 인공지능의 한 분야인 심층 학습(Deep Learning)과 가짜(Fake)의 합성어이다. 이 용어는 2017년 미국의 소셜네트워크 플랫폼 레딧에서 “Deepfakes”라는 아이디를 가진 회원이 유명 배우의 얼굴로 조작된 가짜 음란 동영상을 올리면서 사용되기 시작했다.
2014년 이안 굿펠로우(Ian Goodfellow)는 딥페이크의 핵심이 된 기술, 생성적 적대 신경망(GAN: Generative Adversarial Networks)을 발표했다. GAN은 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)라는 서로 대립 관계에 있는 신경망을 동시에 훈련하면서 결과물의 정확성을 높이게 된다. 아래 그림과 같이 위조 지폐를 생성해 내는 위조 지폐범(생성자)과 위조 지폐를 가려내기 위해 노력하는 경찰(판별자) 사이의 경합하는 과정으로 쉽게 이해할 수 있다.
Figure 1 GAN의 원리 (모두의 딥러닝, 길벗)
GAN을 이용하여 가짜를 진짜인 것처럼 만들어 낼 수도 있고, 이 세상에 없는 사람을 사실적으로 생성해낼 수도 있다. 딥페이크 기술이 활용된 사례를 확인해 보자.
[활용 사례 1] 제미니 맨 – 디지털 디에이징2019년 10월 개봉한 영화 제미니 맨의 제미니(Gemini)는 쌍둥이 같은 복제인간이라는 의미이다. 주인공인 헨리(윌 스미스)는 자신과 완벽하게 닮은 의문의 요원에게 맹추격을 당하며 이야기가 시작된다. 이 의문의 요원은 20대의 헨리(윌 스미스)로 윌 스미스의 젊은 시절의 모습으로 포토샵을 이용한 CG(Computer Graphics) 처리가 아닌 딥페이크 기술을 활용해 디지털 디에이징 효과를 완벽하게 재현해 냈다.
Figure 2 제미니 맨 포스터 – 네이버 영화
딥페이크 기술을 활용하기 전에는 배우를 포토샵의 필터와 브러시로 더 젊게 복원하는데 주력했다. 하지만 기술적 한계가 분명 존재했고 CG로 구현한 티도 많이 나 아쉬움이 컸다. 하지만 제미니 맨에서는 얼굴 인식 장비와 동작 포착 장비를 통해 젊은 캐릭터를 포토샵으로 CG 처리 하는 것보다 훨씬 정교하고 빠르게 만들어 낼 수 있게 되었다.
[활용 사례 2] 신변보호 – 버추얼 휴먼“SBS 그것이 알고 싶다” 에서는 2021년 2월, 딥페이크 범죄 피해자의 모습을 모자이크가 아닌 딥페이크 기술을 활용해 방영하였다.
Figure 3 그것이 알고 싶다 딥페이크 편(2021.02.27)
2명의 피해자의 동의를 얻어 버추얼 휴먼(가상 인간) ‘루이 리’를 만든 디오비스튜디오에서 딥페이크 기술을 활용해 현실에 존재하지 않는 사람의 얼굴로 만들었다. 이렇게 하여 두 피해자의 신상을 알 수 없도록 보호했다. 표정과 얼굴을 가리는 모자이크 방식을 사용하는 대신 딥페이크 기술을 활용하여 익명성을 보장하면서도 시청자에게 이들의 감정을 생생하게 전달할 수 있었다. 딥페이크 피해를 딥페이크를 통해 알리자 라는 역발상이 통했던 사례이다.
[활용 사례 3] 질병 예방 – 이미지 패턴 매칭이미지 패턴 매칭 기술은 다양한 종류의 암 진단도 가능하게 한다. 2019년 7월 독일 뤼벡대(University of Lübeck) 의료정보학연구소에서는 CT, MRI, X선 이미지를 분석해 다양한 암의 징후와 이상신호를 탐지 모델을 개발했다. GAN을 이용하여 원본 영상과 진위여부를 구별할 수 없을 정도로 정확한 딥페이크 의료영상을 만들어 인공지능이 질병을 올바르게 학습하고 정확하게 진단할 수 있는데 사용하고 있다.
Figure 4 딥페이크 기술 적용 의료영상 (Ground AI)
딥페이크 기술 이전에는 환자의 민감 데이터가 턱없이 부족했고 의료용 3D 이미지 합성에도 많은 비용이 들어 다양한 연구 진행과 인공지능 학습에 많은 어려움이 있었다. 딥페이크 의료 영상으로 환자의 정보 유출을 막을 수 있으며 인공지능이 충분히 학습할 수 있는 데이터를 생성할 수 있게 되었다.
[활용 사례 4] 마이헤리티지 – 새로운 추모 방식온라인 가계도 서비스를 제공하는 마이헤리티지(MyHeritage)에서는 고인이 된 가족, 순국열사 등 새로운 방식으로 추모할 수 있다. 바로 딥러닝 전문 기업 디아이디(D-ID)의 딥노스텔지아(Deep Nostalgia) 서비스를 통해서다.
Figure 5 유관순 열사, 윤봉길 의사 생전 모습 복원 (MyHeritage)
생전의 모습이 담긴 사진이나 그림 등을 마이헤리티지 플랫폼에 업로드한다. 플랫폼 내에서 화질을 개선한 후 사진이나 그림을 잘게 분할하고, 분할된 각 조각에 맞는 각도와 표정을 원본에 덮어 씌운다. 동영상 프레임 단위로 자르고 합성하여 자연스럽고 생동감 있는 형태로 고인의 모습을 제공해 준다. 딥페이크 기술을 이용한 딥노스텔지아 서비스가 공개되자마자 자연스러운 표정과 입체적인 서비스 제공에 호평일색이었다.
[활용 사례 5] 신기술 접목 – 재회딥페이크 기술에 VR/AR, 음성 복원 등의 기술을 더하면 큰 감동을 주기도 한다.
딥페이크와 음성 복원 기술을 접목해 김현식, 김광석, 터틀맨(임성훈) 등 그리운 이들의 목소리, 그리고 그룹의 완전체 모습을 다시 볼 수 있게 되었다. AI 음악 프로젝트 다시 한번의 첫 주인공 터틀맨(임성훈) 사례이다. 2008년 심근경색으로 세상을 떠나기 전 영상 자료를 기반으로 목소리를 복원하고 페이스 에디팅 기술로 얼굴을 재현했다. 다시는 만날 수 없을 것만 같던 이들과의 만남이 기술의 발전으로 가능해져 많은 사람들을 놀라게 했고 감동과 위로를 전했다.
Figure 6 AI 음악 프로젝트 다시 한번 – 거북이 완전체 모습 (Mnet)
또한 1996년 우리 곁을 떠난 전설적인 가수 (故) 김광석의 생전 목소리로 2002년 출시된 노래를 들을 수도 있게 되었다. 오디오 전문 AI 업체 수퍼톤에서 음성 복원을 실시하여 TTS(Text-To-Speech) 기술에 악보 정보를 함께 입력하여 모창 AI를 개발했다. 모창 AI를 충분히 훈련시킨 후 김광석의 목소리 데이터를 적용하여 (故) 김광석이 한 번도 부를 수 없었던 2002년의 노래도 그의 음성으로 들을 수 있게 됐다.
Figure 7 세기의 대결! 인간 vs AI – AI가 학습한 김광석의 목소리로 부르는 ‘보고싶다’ (SBS)
딥페이크 기술과 VR 기술을 함께 결합한 사례도 있다. MBC 다큐멘터리 너를 만났다에서는 7세라는 이른 나이에 세상을 떠난 딸, 나연이를 가상현실에서 만날 수 있게 했다. 딸의 목소리, 말투, 몸짓 등은 기존 사진이나 영상으로 분석하고, 모션 캡쳐, 3D 등의 기술을 통해 가상세계 속 나연이의 모습을 실제와 가깝게 만들었다. 어머니는 VR 장비를 착용하고 가상세계 속에서 딸을 만나게 되었다. 다시 한번 딸을 만나고 싶다는 간절한 소망이 이루어져 감격했고, 딸과 가상현실에서 짧지만 소중한 시간을 보냈다.
Figure 8 스페셜 다큐멘터리 너를 만났다 – 나연이 (MBC)
이처럼 다방면에서 딥페이크 기술이 활용되고 있다. 앞으로도 기술은 인간에게 새로운 가능성과 무한하게 꿈꿀 수 있는 기회를 줄 것이다. 안전성과 신뢰성이 바탕이 되어 긍정적인 방향으로 발전하길 기대한다.
[참고자료]1. 모두의 딥러닝 개정 2판 (길벗 출판사)
2. 딥페이크 기술의 빛과 그림자 (KCA Media Issue& Trend, 2019)
3. 딥페이크 피해자를 딥페이크로 보호한 SBS ‘그알’ (미디어 오늘 정민경 기자, 2021.03)
4. 딥페이크, ‘그알’처럼 활용하기 나름 (미디어스 김혜인 기자, 2021.04)
5. [IT 최신 정보] 부정적 인식이 강렬한 딥페이크 그래도 범죄에만 악용되는 건 아닐텐데!
(네이버 포스트, 사이렌24, 2021.08) https://post.naver.com/viewer/postView.naver?volumeNo=32221608&memberNo=25598567
6. 딥페이크, 무조건 나쁘기만 하다고? (코딩 월드 뉴스 김정연 기자, 2021.04)
7. 데이터 기반 딥페이크 탐지기법에 관한 최신 기술 동향 조사 (정보보호학회지 제 30권 제5호 김정호, 안재주, 양보성, 정주연, 우사이먼성일, 2020.10)
8. https://tech-wired.tistory.com/196
9. 딥페이크(Deepfake): 최고가 되느냐, 최악이 되느냐 (지속가능저널, 최정원 저널리스트, 2021.03)
10. 김광석·김현식 노래 다시 들을 수 있다고? AI가 소환한 레전드 (중앙일보, 민경원 기자, 2020.12)
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“딥페이크, 10년 안으로 광고 및 미디어에서 널리 사용될 것 …
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29 thg 11, 2022 — 몇몇 기업은 딥페이크가 가짜라는 사실을 알리려고 할 것이고, 따라서 해당되는 기업의 소비자는 이를 자연스럽게 받아들일 수도 있다”라고 전했다. ciokr …
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딥페이크 기술이 가져올 절망적인 미래! 해결책은 존재하는 걸까? 과학자가 제시하는 딥페이크의 미래 ㅣ미래기술, 메타버스, 보이스피싱, NFT, 범죄
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“딥페이크, 10년 안으로 광고 및 미디어에서 널리 사용될 것”
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머니브레인, 딥페이크 영상 검증을 위한 AI 출시 – 인더스트리뉴스
머니브레인 딥러닝 연구팀은 딥페이크 검증 신뢰도 향상을 위해 독일 뮌헨공대와 이탈리아 나폴리 페데리코 2세 대학 연구진이 개발한 ‘페이스포렌식++(FaceForensics)’ 데이터와 아마존(AWS), 페이스북, 마이크로소프트 등이 모여 만든 DeepFake detection challenge(DFDC) 데이터 그리고 머니브레인이 자체 수집한 KoDF(Korean deepFake detection dataset)까지 광범위한 데이터를 딥러닝 AI에 분석 학습시켜 해당 데이터에 포함된 딥페이크 영상의 검증률을 99%까지 끌어올렸다.
[인더스트리뉴스 최종윤 기자] 인공지능(AI) 전문 기업 머니브레인(대표 장세영)이 딥페이크 영상을 검증할 수 있는 딥러닝 모델 ‘Detectdeepfake.ai(AI 영상 조작 검출 기술)’를 출시했다. 딥페이크(Deepfake)란 인공지능을 활용해 특정인의 얼굴과 목소리, 행동까지 그대로 재현한 위조 영상물을 일컫는다. 지난 미국 대선을 앞두고 글로벌 소셜미디어 기업들이 잇따라 딥페이크 기술을 악용한 허위 정보가 사실인 것처럼 가장한 사건들로 인해 큰 논란이 됐다.사회적으로 딥페이크를 포함한 각종 위·변조 영상이 문제로 대두하고 있었지만, 위·변조 여부를 직접 확인할 수 있는 객관적인 분석 도구가 없었다. 이런 문제 해결을 위해 머니브레인은 서울대 인공지능 연구실(DSAIL)과 함께 딥페이크 기술 발전을 위한 ‘AI 딥페이크 탐지 AI 경진대회’를 성공적으로 열고, 과학기술정보통신부가 추진하는 ‘딥페이크 변조 영상 AI 데이터’ 분야 수행 기업으로 선정돼 딥페이크 검증을 위한 데이터 확보와 기술 개발에 심혈을 기울여 왔다.
30 thg 1, 2021 — [인더스트리뉴스 최종윤 기자] 인공지능(AI) 전문 기업 머니브레인(대표 장세영)이 딥페이크 영상을 검증할 수 있는 딥러닝 모델 …
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머니브레인, 딥페이크 영상 검증을 위한 AI 출시
딥페이크 영상 진위 판단 수준 약 90% 수준
[인더스트리뉴스 최종윤 기자] 인공지능(AI) 전문 기업 머니브레인(대표 장세영)이 딥페이크 영상을 검증할 수 있는 딥러닝 모델 ‘Detectdeepfake.ai(AI 영상 조작 검출 기술)’를 출시했다. 딥페이크(Deepfake)란 인공지능을 활용해 특정인의 얼굴과 목소리, 행동까지 그대로 재현한 위조 영상물을 일컫는다. 지난 미국 대선을 앞두고 글로벌 소셜미디어 기업들이 잇따라 딥페이크 기술을 악용한 허위 정보가 사실인 것처럼 가장한 사건들로 인해 큰 논란이 됐다.머니브레인의 딥페이크 기술 [사진=머니브레인]
사회적으로 딥페이크를 포함한 각종 위·변조 영상이 문제로 대두하고 있었지만, 위·변조 여부를 직접 확인할 수 있는 객관적인 분석 도구가 없었다. 이런 문제 해결을 위해 머니브레인은 서울대 인공지능 연구실(DSAIL)과 함께 딥페이크 기술 발전을 위한 ‘AI 딥페이크 탐지 AI 경진대회’를 성공적으로 열고, 과학기술정보통신부가 추진하는 ‘딥페이크 변조 영상 AI 데이터’ 분야 수행 기업으로 선정돼 딥페이크 검증을 위한 데이터 확보와 기술 개발에 심혈을 기울여 왔다.
머니브레인 딥러닝 연구팀은 딥페이크 검증 신뢰도 향상을 위해 독일 뮌헨공대와 이탈리아 나폴리 페데리코 2세 대학 연구진이 개발한 ‘페이스포렌식++(FaceForensics)’ 데이터와 아마존(AWS), 페이스북, 마이크로소프트 등이 모여 만든 DeepFake detection challenge(DFDC) 데이터 그리고 머니브레인이 자체 수집한 KoDF(Korean deepFake detection dataset)까지 광범위한 데이터를 딥러닝 AI에 분석 학습시켜 해당 데이터에 포함된 딥페이크 영상의 검증률을 99%까지 끌어올렸다.
여기서 더 발전해 학습한 AI가 한 번도 보지 못한 새로운 딥페이크 영상에 대한 검증을 진행했으며, 진위 여부 판단은 약 90%의 높은 검증률을 보였다. 이는 해외에서 인정받고 있는 검증 모델보다 월등히 높은 수준의 검증률이다.
머니브레인 장세영 대표는 “Detectdeepfake.ai 출시로 딥페이크 영상으로 인한 피해를 최소화하고 딥페이크 기술이 긍정적인 방향으로 발전할 수 있는 계기가 되길 바라며, 딥페이크로 인한 사회적 우려가 해소돼 다방면의 산업에 딥페이크 콘텐츠가 긍정적으로 적용되기를 바란다”고 말했다. 이번 ‘Detectdeepfake.ai’ 출시로 머니브레인은 딥페이크 검증 기술 개발 노력에 대한 결실을 보게 됐다.
한편 머니브레인은 세계적 수준의 AI 영상 합성 및 대화형 AI 기술을 보유한 스타트업이다. 인간과 가장 비슷하게 대화하는 인공지능 기술 개발에 몰두하고 있으며, 경쟁사 대비 뛰어난 수준의 영상 품질과 합성 속도를 자랑한다.
최근에는 영상의 진위를 판단하는 능력을 갖춘 딥러닝 모델을 만드는 데 주력하며, 다양한 베이스 모델을 통해 진짜와 가짜를 스스로 판별할 수 있도록 지속해서 반복 학습시키는 연구를 진행 중이다. 현재 이미지 내 얼굴 추출 방식, 데이터 증강 방식, 베이스 모델 교체 등 다각적 연구를 통해 검출 기술의 정확성을 높여 가고 있다.
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中, 오늘부터 딥페이크 기술 세계 첫 규제 – 동아일보
2 ngày trước — 미 컨설팅 업체 올브라이트 스톤브리지 기술정책책임자 폴 트리올로는 미 CNBC방송에 “중국이 반체제 여론을 막기 위해 열심이다”라고 분석했다. 이 규정 …
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中, 오늘부터 딥페이크 기술 세계 첫 규제
중국이 세계 주요국 가운데 처음으로 ‘딥페이크’ 기술을 규제한다.8일 미국 월스트리트저널(WSJ)은 중국 국가사이버정보판공실(CAC)이 10일부터 ‘인터넷 정보 서비스 딥 합성 관리 규정’을 시행한다고 보도했다. 인공지능(AI) 기술을 이용해 인물 사진이나 영상, 오디오를 합성하는 딥페이크 기술로 허위 정보를 퍼뜨리거나 범죄 등에 이용하는 것을 막겠다는 취지다. 최근 몇 년 새 딥페이크 기술의 악의적 사용에 따른 피해가 잇따르며 국내외에서 이에 대한 규제 논의가 한창이다.WSJ에 따르면 이 규정은 대표적으로 ‘가짜 뉴스’나 경제 및 국가안보를 어지럽힐 것으로 예상되는 정보 확산을 위해 AI가 만들어낸 콘텐츠 사용을 금지한다. 딥페이크 기술을 사용해 콘텐츠를 만들 때는 콘텐츠에 ‘딥페이크 기술이 사용됐다’는 사실을 적시해야 하고, 원본을 추적할 수 있도록 디지털 표시(워터마크)를 넣도록 했다. 딥페이크 기술로 누군가의 이미지나 목소리를 합성해 편집하려고 할 때는 당사자 동의를 구해야 한다. 또 언론 보도에서 딥페이크 기술을 사용할 때는 정부가 승인한 매체 원본만 활용할 수 있게 했다.WSJ는 규제 범위가 매우 넓어 규정 적용 여부를 놓고 규제 당국이 자의적으로 해석할 여지를 준다고 지적했다. 미 컨설팅 업체 올브라이트 스톤브리지 기술정책책임자 폴 트리올로는 미 CNBC방송에 “중국이 반체제 여론을 막기 위해 열심이다”라고 분석했다. 이 규정으로 소셜미디어 등에서 딥페이크 기술을 활용해 정부 정책을 풍자하거나 비판하는 행위를 규제할 수 있다는 얘기다.다만 트리올로는 “신기술이 유발하는 문제 해결을 위해 다른 나라에서 하지 않은 조치를 중국이 시도하고 있다”며 긍정적인 측면도 있다고 말했다. 미국에서는 딥페이크 규제 시도가 언론 자유를 침해할 우려 때문에 진전을 보이지 못하고 있다. 유럽연합(EU)에서는 플랫폼 기업들에 딥페이크 기술의 허위 정보 확산 능력을 완화하는 방법을 찾도록 강력히 권고할 뿐 중국처럼 아예 금지하지는 않고 있다. 트위터 페이스북 등 소셜미디어는 최근 딥페이크를 활용한 허위 정보를 가려내는 규정을 도입했다.이청아 기자 [email protected]
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