8. StyleGAN과 가짜 탐지 네트워크

스타일 생성

영상에 예술적 표현과 최첨단 기술을 결합하는 작업

• ai가 비주얼에 다양한 예술적 스타일을 불어넣음
• 유명 아티스트, 역사적 사조, 맞춤형 디자인을 넣음

스타일 전환

스타일 영상이라 하는 한 영상 내의 예술적 특성을 다른 영상의 콘텐츠인 콘텐츠 영상과 병합.

• 영상 두개의 스타일 특성이 결합된 새로운 영상 생성

신경망 스타일 전환(Neural Style Transfer)

컨텐츠 이미지, 스타일 이미지 두 개를 컨볼루션 레이어를 통해 로스를 구한 후 synthesized image를 생성

• 위로 올라가는 것은 다른 variation을 주는 것을 말함.

CycleGAN

페어링 되지 않은 이미지 간 번역을 위해 설계된 생성 모델의 유형

기존 GAN은 쌍을 이루는 데이터(도메인의 영상일치)가 필요한데, 영상간에 직접적 대응이 없어도 매핑을 학습 가능하다.

• 일관성을 도입하여 한 도메인에서 다른 도메인으로 변환된 이미지가 원본가 유사해야한다는 것을 보장

GAN과 마찬가지로

• 생성자는 한 도메인에서 다른 도메인으로 영상을 변환
• 판별자는 실제 이미지와 생성된 이미지를 구분

응용:Artistic Rendering

스타일 생성으로 유명 아티스트의 작품과 유사한 예술 작품으로 변환 가능

응용: Customized Designs

스타일 생성을 활용하여 브랜딩 및 주제별 목적에 따라 고유한 스타일을 적용

• 로고, 광고, 홍보자료 등에 적용

부정적 특징

콘텐츠 보존: 스타일과 컨텐츠 충실도 사이의 균형이 중요.

스타일 일관성: 영상의 다양한 부분에 조화로운 스타일을 유지하는 것은 단일 구도 내에서 시각적 요소가 단절될 수 있으므로 복잡함.

주관성: AI가 그린 그림의 저작권을 주장할 수 있느냐 같은 문제

가짜 식별 네트웍(Fake detection network)

만들어낸 이미지, 문자, 영상을 구분해내는 ai네트워크.

작동원리

실제 콘텐츠와 가짜 콘텐츠 모두에 존재하는 고유한 패턴과 특징을 식별하도록 훈련

• 조작, 합성을 나타내는 시각적 결함, 불일치, 불규칙성, 이상징후를 포착
• 패턴을 분석해 콘텐츠가 진짜인가 가짜인가 여부 판단
• 학습데이터에서 네트워크가 학습한 연관성을 기반으로 추론

특징 추출

실제, 가짜에 모두 존재하는 특징, 패턴 분석

• 네트워크가 이해, 비교 가능한 작은 구성요소로 콘텐츠 세분화
• Real 랜드마크는 진위여부를 평가할 수 있는 주요 기준점을 제공
• 원본과 조작 가능성의 이미지 사이의 랜드마크 분포, 움직임 차이를 비교, 감지함.

가짜탐지용 GAN

GAN 판별자의 가짜 탐지 네트워크를 재사용

1. GAN을 사용하여 가짜 이미지를 감지하기 위해 판별 네트워크를 학습
2. RGB입력 외에도 얼굴 랜드마크를 입력의 일부로 사용
3. 판별 네트워크는 합성된 이미지, 얼굴 랜드마크, 기준점 이미지를 사용하여 손실을 계산

가짜탐지용 CNN

영상 기반 작업에 적합한 강력한 딥러닝 아키텍쳐 인 CNN이 사용될수도 있음

1. CNN-RNN네트워크를 사용하여 가짜 동영상 탐지
2. 전처리를 위해 얼굴 감지, 자르기, 정렬 사용
3. 각 프레임을 CNN에 공급해 이미지 특징을 얻음
4. RNN은 시간적 특징을 가져온 다음 CNN에 전달하여 동영상이 가짜인지 진짜인지 분류

응용)영상 조작 탐지

조작된 이미지를 탐지하여 시각적 콘텐츠의 무결성 보장

• 사기, 저작권 문제등

응용)비디오 변조 감지

AI로 변조된 비디오 세그먼트, 변경된 프레임을 탐지

• 블랙박스, CCTV등을 AI로 조작할 수 없도록 함.

응용)콘텐츠 진위 판별

저널, 소셜미디어등의 다양한 영역에서의 진위를 검증

• AI가 만든 글인가 판별

도전과제와 한계, 윤리적 문제

적대적 공격

• 콘텐츠를 교묘히 조작해 판별자를 속이는 것을 목표로 함.

데이터 다양성및 일반화

• 다양한 종류의 가짜와 실제로 훈련하는것이 중요함. 편향될 경우 성능저하

빠르게 발전하는 기법

• 조작 기법이 지속적으로 진화하므로 탐지 모델도 새로운 문제에 빠르게 적응해야함.

제로데이 공격

• 이전에 경험하지 못한 새로운 조작방법을 식별하는데 어려움을 겪음.\

컨텍스트 이해

• 컨텍스트는 미묘한 조작을 탐지하는데 중요한 역할을 함

데이터 프라이버스및 권리

• 가짜 차별 네트워크 학습을 위한 데이터 수집, 사용은 데이터 프라이버시 및 윤리적 고려사항에 대한 우려가 있음

편견과 공정성

• 학습 데이터에 존재하는 편견을 물려받을 가능성이 존재

오탐

• 진짜를 가짜로 식별하거나 가짜를 식별하지 못하는 것은 심각한 결과가 될 수 있음.

투명성

• AI모델은 불투명하므로 차별 네트워크가 내린 결정을 이해할 수 있을까 하는 문제

검열과 표현의 자유

• 가짜 탐지 기술을 잘못 적용하여 합법적 콘텐츠를 억압하거나, 표현의 자유를 위축시킬 수 있음

의도하지 않은 결과

• 가짜 탐지 메커니즘이 배포되면, 이를 회피하기 위한 정교한 조작 기술이 발전할 수 있음.