アダルトフェイク動画。 【フェイク偽造動画】与田祐希激似のJK少女が、生おちんちんでズボズボされ、あん♡あん♡甘い声がとまらない

【フェイク偽造動画】与田祐希激似のJK少女が、生おちんちんでズボズボされ、あん♡あん♡甘い声がとまらない

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先日Twitterで見かけた、DeepFake(ディープフェイク)がマジですごかった。。 そもそもDeepFakeとは何かというところですが、「 深層学習(deep learning)」と「 偽物(fake)」の造語で、人工知能(AI)によって人物を合成したコンテンツの事をいいます。 最新技術が普及するのに最も大きなエネルギーを生み出すのは常にアダルト産業ですが、機械学習に基づくDeepFakeもそうですね。 現在、DeepFakeを専門としたアダルト動画を配信しているウェブサイトがいくつかあります。 主に、タレント、アーティスト、女優などの顔と既存のアダルト動画を合成しているので、配信されている動画は顔を合成された本人の体ではありません。 追記 先日、フェイクポルノを正式に違法とする地域が登場したと報道されました。 元交際相手などとの日常における画像・映像とポルノムービーを合成させる「フェイクポルノ」は、リベンジポルノとして使われる可能性が問題視されています。 このことから、アメリカ・バージニア州が世界で初めてフェイクポルノを『違法』と定めたようです。 によれば、2014年以来バージニア州は「他人を強制、嫌がらせ、または脅迫する目的」で裸の画像またはビデオを公開することを禁止しています。 最新の改正によって、「ニセの作成されたビデオまたは静止画像」を含むことを明確にされました。 これは、「ディープフェイク」だけでなく、Photoshopによる画像または偽造映像も指す可能性があります。 規則に違反するのはクラス1の軽犯罪となり、最高 12ヶ月の懲役と最高2,500ドル(約27万円)の罰金が科せられます。 また、アメリカの他41州も2019年までにフェイクポルノを違法化する方針だそう。 女性の写真を1クリックで裸にしてしまう「」というサービスは、問題を指摘されため停止しています。

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【ディープフェイク】広瀬さんのディープフェイクAVです

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ディープフェイクと呼ばれるこうした映像は、激化するデジタルのフェイク情報競争のなかで最も新しい、そしておそらく最も厄介なものだ。 画像の加工はずっと前から行われてきたし、音声を操作する方法も向上している。 しかしつい最近まで、動画の操作や偽造は大変な作業であり、専門技術と気の遠くなるような根気を必要とした。 だが、機械学習によってこのプロセスがますます容易になり、加速している。 すべての始まりは偽ポルノ動画 17年の終りころ、新しいタイプのポルノ動画が「Reddit」に登場し始めた。 「deepfakes」という名前の、あるRedditユーザーによるものだ。 機械学習を使用してポルノスターの顔と有名人の顔を入れ替える方法を考案したdeepfakesは、ちょっとした騒ぎを引き起こした。 その後、このアルゴリズム「DeepFake」は、ソフトウェア開発プラットフォームの「GitHub」で公表された。 その結果、十分なノウハウと、そこそこのコンピューターをもっている人なら、かなりの質のフェイク映像をつくれるようになった。 それ以来、同じようなフェイク映像や関連ソフトがネットのあちこちで登場している。 そのなかには比較的無害なものもある。 deepfakesによるオリジナルのアルゴリズムから着想を得たあるツールは主に、ニコラス・ケイジの顔を、彼が出演していない映画に挿入することに使用されている。 だが、明らかに有害になりうるものもある。 本物にしか見えないフェイク動画が地政学的緊張を高めたり、動揺を招いたり、犯罪を激化させたり、といった事態につながることは十分に考えられる。 さまざまな組織やメディアで、あるいは政治システムでさえ、信頼は一瞬にして崩れ去る可能性がある。 技術的進化に適切な政策が追いついていないという懸念は、今後も拡大していくはずだ。 フェイクを検知するアルゴリズム 幸いなことに、科学界は対応に乗り出している。 ニューヨーク州立大学オールバニ校の呂思偉(ルー・シウェイ)が率いるチームが、フェイク動画の欠陥を見つけたのだ。 DeepFakeアルゴリズムは、入力された画像から動画をつくり出す。 それなりに正確ではあるが、AIは、人間が自然に発する生理学的信号すべてを完璧に再現することはできない。 そこでこのチームが特に注目したのは「まばたき」だった。 人は通常、2~3秒に1回、自然にまばたきをする。 だが、写真に写っている人は通常、目を閉じていない。 瞬きについてアルゴリズムに学習させたとしても、動画の人物は滅多に瞬きしないことになる。 そこで研究チームは、フェイク動画のなかで瞬きがない箇所を検出するAIアルゴリズムを設計した。 このアルゴリズムは、2つのニューラルネットワークを組み合わせている。 まずは顔を検出し、次に動画の連続画像すべてを並べて、それぞれの目の領域を解析する。 ひとつのネットワークが、その顔の目が閉じているかどうかを判断する。 もう一方は、記憶システムとして機能する。 フレームごとの判断を記憶して、その時間のなかで瞬きが行われたかどうかを見極めるという仕組みだ。 まずはAIに、目が開いている画像と閉じた画像のラベル付きデータセットを学習させた。 学習後のAIをテストするために、独自のDeepFake動画を作成し、わずかな後処理を行って、偽造レヴェルをさらにアップさせた。 結果は素晴らしいものだった。 呂によると、学習させたAIはフェイク動画をすべて特定したという。 後処理として手動で瞬きを追加することは、大した手間ではないと呂は説明する。 BuzzFeedの動画もそうだが、一部のフェイク動画には、実際に瞬きが含まれている。 それでもこの種の戦略は、フェイク動画の作成プロセスを邪魔し、遅らせる方向で働くだろう。 少なくともこのアルゴリズムには、その効果がある。 「いまは、防御の最前線を構築しているところです。 結局これは、フェイク動画をつくる人間と、それを検出する人間との、今後も続く戦いなのです」とリューは言う。 AIとAIが闘う日 広範囲の取り組みに応用できるこの研究は、米国防総省高等研究計画局(DARPA)の支援を受けている。 16年から20年まで続くDARPAの「Media Forensics」プログラムの一環だ。 このプログラムの目標は、音声や動画など、デジタル生成された情報の信憑性と正確性をチェックできるツールを開発することだ。 「フェイクメディアやフェイクニュースの波に反撃できるテクノロジーがあるということを、一般の人々に保証したいと考えています」と呂は述べる。 ニューヨーク市立大学の教授でコンピューターサイエンスを教えているレヴ・マノヴィッチによれば、これはAI同士の競争が激化しているひとつの例でもある。 「コンピューターによるデータ解析で、人には見えないパターンを検出できることはよく知られていますが、ほかのAIが残したパターンはどうなのでしょうか。

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有名人(モデル・女優・アイドル)激似のアダルト動画がすごい!

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