愛因斯坦70年前就預言了新冠爆發？這段AI復活視頻火爆Reddit
新智元原創
來源：Reddit
編輯：鵬飛、白峰
【新智元導讀】昨天，一段塵封多年的愛因斯坦視頻登上了Reddit熱搜，視頻中愛因斯坦操著德國口音的英語，號召大家團結起來，一定能夠戰勝新冠病毒。當然，這並不是真的，視頻出自一位名叫Chris的視頻特效師，他使用了流行的DeepFake技術並結合自己精湛的後期技巧，製作了這段幾乎以假亂真的視頻。「新智元急聘主筆、高級主任編輯，添加HR微信（Dr-wly）或掃描文末二維碼了解詳情。」
沒想到，愛因斯坦早就預知了2019年的新冠肺炎！而且還在1950年錄下一段視頻，鼓勵大家團結一致共同抗疫。
這段只有57秒的視頻中，愛因斯坦用他帶著德國口音的英語說了這麼一段話：
女士們，先生們我的名字叫Albert Einstein。
我們全體人類正陷入一場戰爭，
而我們的敵人卻看不見摸不著。
請大家待在家裡，保持距離，勤洗手。
團結起來，我們一定能夠戰勝新冠病毒。
謝謝。
剛剛看到這個視頻的時候（高能預警），新智元小編震驚的手裡咖啡杯掉在了電腦上（群眾喜聞樂見的情景出現）。這是真的嗎？看起來毫無違和感！
愛因斯坦那看透人類本質的狡黠的微笑、標誌性的髮型和帥氣的鬍渣子，甚至連額頭的皺紋、眼鏡片的反光都非常細膩，說話的語氣和口音也非常逼真。
因為這是一段來自1950年的錄像，鏡頭比例是4：3，也可以看到鏡頭中還會有一些膠片視頻特有的瑕疵出現。
AI「穢土轉生」，從未見過如此鮮活、精彩的愛因斯坦影像
實際上，這顯然是一段人造的視頻，靠的是AI（Artificial Intelligence）和AE（Adobe After Effects）。
視頻作者Chris是一位視頻特效師。
這個視頻主要使用了DeepFake技術，配合作者高超的視頻特效手法，製作出一個以假亂真的愛因斯坦視頻。
使用AI讓已故名人「起死回生」已經不是一件新鮮事了，但「從沒人見過如此鮮活多彩的愛因斯坦影像」，Chris說。
由於沒有合適的視頻素材，他自掏腰包買了一些商用的愛因斯坦視頻素材，並提供了一張製作前後的對比圖。來我們玩一把「大家來找茬」遊戲：
他告訴新智元，這個視頻的製作過程主要用到了以下方法：
視頻恢復（擺脫抖動和膠片偽影）
超級擴展（將標清畫質升級到高清畫質）
銳化和添加細節，重新創建丟失的細節。
黑白轉彩色
使用DeepFake來對口型
23fps轉換成48fps
這個不到一分鐘的視頻，花了Chris差不多一周時間製作。當被問到做到如此逼真的效果，是不是有什麼獨門秘籍還是純靠氪金的時候，Chris說都沒有，可能唯一的秘籍就是：耐心和恆心。
醍醐灌頂的一句話，這不就是鐵杵磨成針的故事嗎！
作者告訴新智元，之所以使用愛因斯坦是因為他就是智慧本智，而且他的臉無人不知無人不曉。
如果愛因斯坦「站出來」呼籲大家採取一些行動（例如勤洗手，少出門），或許大家更能接受。
我們應該擔心DeepFake嗎？
去年，一個題為「突破:雪諾終於為第八季道歉」的視頻在youtube上大火，它以《權力的遊戲》第八季中一個陰森的場景開場。雪諾，劇中的一個角色，正在發表演講悼念一場重大戰役中的陣亡將士。但是他沒有談到士兵們的犧牲，而是話鋒一轉開始向大家道歉。
他環顧四周的人群， 「是時候道歉了，很抱歉浪費了你的時間。對不起，我們沒有從《迷失》的結局中學到任何東西。」
「我很抱歉我們只用了六天時間寫了第八季的劇本」瓊恩 · 雪諾說。「現在，讓我們燒掉第八季的劇本，永遠忘記它吧。」
接著我們就看到第八季的劇本在大火中被燒掉了。
這段視頻到現在已經超過200萬人觀看，超過2000人評論。這段視頻之所以引起如此大的轟動，還有另一個原因，那就是它的特技效果。瓊恩 · 雪諾的道歉顯然是假的，但它看起來和聽起來都是真的。這一切都要歸功於DeepFake。
DeepFake來源於一個匿名的 Reddit 用戶「DeepFake」 ，他從2017年開始發布假的名人色情圖片。
在紐約州立大學奧本尼分校教授數字媒體取證的專家 Siwei Lyu 說: 「這個用戶在 Reddit 上開發的DeepFake演算法是非常健壯和可靠的，操作起來也十分簡便。」
隨後，這個用戶在GitHub開源了他的代碼，其他開發者也實現了一些類似的演算法並不斷改進， 每個能聯網的人，有點計算機編程和機器學習基礎就能運行DeepFake，開始製作假視頻。
當然這也引發了很多擔憂，尤其是政客和明星在網上有很多公開的視頻和圖片，容易被不法分子或者別有用心的人利用，很多國家也開始考慮制定相關政策，禁止發布DeepFake製作的內容。
如何用DeepFake製作一個視頻
首先，去GitHub上下載 Deepfacelab 或 Faceswap軟體。
接下來，要收集需要偽裝的人的高清照片或視頻，最好是視頻因為可以採集到更多的角度和面部表情。
然後，把這些圖片或視頻信息輸入給Deepfacelab，給它一兩個星期的時間來「了解」這個人的面部表情和言談舉止是如何變化的，學習完了就可以按照自己的劇情生成假視頻了。
最後要選一個外貌相似者的視頻作為基礎，然後把Deepfacelab學到的模型遷移到基礎視頻中，你可以簡單地把某人的臉換成別人的臉，或者改變視頻中人物說的話，並調整他們的嘴型使之匹配，就能生成以假亂真的視頻了。
大部分DeepFake的研究都是基於生成對抗網路的，一個生成器，一個檢測器，生成器生成假內容，然後詢問對應的檢測器內容是否是真實的，二者不斷的互動來提高生成的內容質量。
DeepFake在特效行業釋放了巨大的生產力，特效工作者不用再一幀一幀的修改視頻，調整好參數，輸入文件，後面的工作都有機器學習來完成。
如果世界上所有的東西都可以偽造，必然引發會引發大混亂，人們不會再相信看到的，聽到的任何信息。也有樂觀者認為，這就像是一場貓捉老鼠的遊戲，雙方的競爭會導致不斷的技術進步。凡事都有兩面性，樂觀點看，DeepFake製作的娛樂視頻帶給人們歡樂，但同時我們也必須提高警惕，防止DeepFake給普通人或者公眾人物造成不良影響，破壞我們正常的生活秩序。
