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Deepfake（中文譯作「深度偽造技術」）是指通過人工智能技術來創建虛擬圖像或視頻。 這種技術通過深度學習算法，將現實中的圖像或視頻轉換成數字信息，並通過神經網絡進行處理，最終得到非常逼真的虛擬圖像或視頻。 回到目錄. –. Deepfake合法嗎？ Deepfake（深度偽造技術）目前沒有完全禁止深度偽造的法律，因此只要您不濫用它們，就不會遇到任何麻煩。 但如果您使用深度偽造來損害某人的聲譽或進行身份盜用，很可能會面對嚴重法律後果。 深度偽造在電影和時尚等行業中有著積極的用途，然而它也常被用於惡劣目的，例如撒謊、偽造名人視頻，甚至影響選舉。 在社交工程詐騙和金融欺騙中，也有使用深度偽造的例子。 2019年，深度偽造語音被用於執行騙局，從一家英國公司盜取了243000美元。
打開手機，下載最近流行的「FaceApp」AI修圖軟體，上傳自己的照片後應用程式就為你美化照片，還可以知道自己變換性別、變老後是什麼模樣。. 「FaceApp」雖然好玩，但短短幾個動作，你已經用AI技術生成了「Deepfake」深偽影像。. YouTube影音平台流傳一段 ...
Deepfake怎麼製作的？ 《數位時代》玩給你看｜【Tech觀察站EP 02】 數位時代Official. 10.8K subscribers. Subscribed. 177. 44K views 3 years ago. Deepfake問世3年，為何讓AI變頭號網路犯罪公敵？ 來看專題報導 https://bit.ly/2yeiTdm ...more....
Deepfake的生成一般會有兩種方法。 一個叫做自動編碼器（AutoEncoder），另一個叫做生成對抗網路（Generative Adversarial Network, GAN），兩者都是AI深度學習的應用方式。 在自動編碼器中，你會將人臉A與人臉B，各自準備上百張以後，丟進一組叫「編碼器」的AI模型內。 編碼器會搜集兩張臉相似的地方，並把它們壓縮成極小的數據。 這時，會有叫做「解碼器」的兩組不同AI模型，分別讀取這些極小的數據，重建出人臉A及人臉B。 經過成百上千回的訓練，編碼器與解碼器會自行學習調整，重建出更精確的人臉。 訓練完後，就到了換臉的階段。 這時只要故意將輸入的人臉用「錯誤」的解碼器重建，就能達成目的。 圖／ 數位時代.
Deepfake 是基於 GAN 的應用，其透過人臉識別技術，找尋畫面中的人臉位置、用 AI 生成的人臉替換掉原本的人臉。 Deepfake 換臉軟體. 因為極具娛樂性，基於 Deepfake 各式各樣的應用案例在大眾與社群媒體的渲染之下常常成為瘋傳的話題，同時大眾莫不為 AI 的超能力感到驚訝。 應用程式 ZAO 使用 Deepfake 將戲劇演員臉部替換成使用者. 南韓小有名氣的網路歌手 Rui，在 2021 年曝光自己的實際上僅有頸部以下身體、頭髮與聲音部分為本人。 除了YouTube影片內容藉由 Deepfake 合成面容，包含在Instagram上的靜態照片內容，其實也是用同樣的方式製作而成。 南韓網路歌唱偶像 Rui 的臉孔由 AI 生成.
台灣爆出YouTuber透過AI深度學習衍伸出來的深偽（deepfake）技術，將藝人、網紅的臉移花接木製成成人影片，一年多來賺了超過千萬。
Deepfake是一套能透過AI人工智慧重製影像的應用技術，可將現有的圖像或影片，疊加到目標圖像或影片上。 （圖片來源：iStock） 接著，解碼器A與解碼器B會提取這些表情特徵數據，並還原出A與B的人臉，這樣的流程經過多次訓練與學習調整，解碼器A與解碼器B就能重建出更精確的人臉。 訓練完畢後，進入生成、也就是「換臉」階段，假使要在A的頭加上B的臉，解碼器B只要以A的五官、表情與方向為基礎，進行人臉B的重建，最終結果，就會看見A的頭上長出B的臉。 至於生成式對抗網路部份，則由「生成網路」與「鑑別網路」兩組深層神經網路組成，兩者呈互相對抗、競爭關係，由生成網路負責生成圖像，鑑別網路則負責判定圖像真實性，經過無數次訓練，產出更精準的圖片。
