Widget HTML Atas


Deep Fake

Video ini sepenuhnya dibuat dengan beberapa perangkat AI, seperti:

  • Foto dan wajahnya dibuat dgn Stable Diffusion (text to image)
  • Suaranya dibuat dengan Murf.ai (text to audio)
  • Narasinya dibuat dengan ChatGPT (text to text), 
  • Videonya dibuat dengan D-ID (image+audio to video).


Deep Fake

Deep fake adalah teknologi manipulasi media digital yang menggunakan kecerdasan buatan (AI) untuk menciptakan rekaman atau gambar yang tampak asli namun sebenarnya palsu atau palsu secara realistis. Dengan menggunakan teknologi deep learning dan machine learning, deep fake mampu membuat rekaman atau gambar yang tampak sangat nyata dan sulit dibedakan dari rekaman atau gambar yang sebenarnya.

Deep fake dapat menciptakan video palsu dengan wajah seseorang yang tampak sedang melakukan sesuatu yang sebenarnya tidak pernah dilakukan, atau bahkan memodifikasi suara seseorang sehingga terdengar seperti seseorang yang berbeda. Teknologi ini bisa digunakan untuk tujuan jahat, seperti memalsukan berita atau informasi yang disebarkan secara luas melalui media sosial.

Meskipun teknologi deep fake sangat canggih dan menakutkan, ada juga penggunaannya yang positif, seperti dalam industri hiburan atau pembuatan film. Namun, perlu diingat bahwa deep fake juga bisa sangat merugikan dan merusak reputasi seseorang atau lembaga jika disalahgunakan. Oleh karena itu, para ahli terus mempelajari teknologi ini dan mencari cara untuk mengurangi dampak negatifnya.

ALGORITMA

Deep fake menggunakan teknologi kecerdasan buatan (AI) dengan algoritma deep learning dan machine learning untuk membuat rekaman atau gambar yang tampak asli namun sebenarnya palsu atau palsu secara realistis. Teknologi ini memanfaatkan model deep neural network untuk melatih dan menghasilkan rekaman atau gambar yang sangat realistis.

Proses pembuatan deep fake dimulai dengan mengumpulkan data latihan, seperti gambar atau rekaman video yang diinginkan, dan data wajah dari orang yang akan dimasukkan ke dalam gambar atau video palsu. Setelah itu, teknologi deep learning akan melakukan training terhadap model neural network dengan mengenali pola dan detail dalam data latihan, sehingga dapat menghasilkan data palsu yang terlihat sangat realistis.

Dalam pembuatan deep fake video, teknologi deep learning akan memperhatikan gerakan bibir, mulut, mata, dan ekspresi wajah dari orang yang diinginkan agar hasilnya terlihat lebih natural dan memperhatikan detail kecil. Hal ini dilakukan dengan memadukan data latihan dengan teknik yang disebut sebagai "generative adversarial network" (GAN), yaitu dua neural network yang berlawanan arah yang bertugas sebagai "penipu" dan "penjaga" untuk menciptakan rekaman atau gambar yang sangat realistis.

Selain teknologi deep learning, deep fake juga memanfaatkan teknologi pengolahan citra dan suara yang canggih, seperti teknik "face swapping" dan "voice cloning". Teknik face swapping digunakan untuk mengganti wajah seseorang dalam video dengan wajah orang lain, sementara teknik voice cloning digunakan untuk merekam dan mereplikasi suara seseorang agar terdengar seperti orang lain.

Namun, meskipun deep fake menggunakan teknologi canggih, teknologi ini tetap memiliki kelemahan. Kualitas deep fake masih belum sempurna dan seringkali terlihat "tidak normal" dalam beberapa aspek, seperti gerakan bibir yang tidak sinkron dengan suara atau keanehan pada area wajah. Oleh karena itu, para ahli terus melakukan riset untuk mengembangkan teknologi deep fake yang lebih canggih dan meminimalisir dampak negatifnya.