GAN とディープフェイクについて調べたこと

機械学習による画像などの生成で有名なキーワードである

GAN (Generative Adversarial Network: 敵対的生成ネットワーク）
ディープフェイク

の 2 つについて調べたことを簡単にまとめます。

GAN について

GAN (Generative Adversarial Network: 敵対的生成ネットワーク）はディープラーニングを応用した教師なしアルゴリズムの一種であり、ある画像を「◯◯風に変換」といった処理ができるものです。

写真から絵画風の画像を生成する例などは、見たことがある人も多いのではないでしょうか。

2014 年に発表された手法であり、ディープラーニングの応用的手法として注目されています。

参考

GAN の仕組み

GAN では「生成ネットワーク」と「識別ネットワーク」という 2 つのネットワークを用意し、

生成側は識別側が本物と見間違う画像を生成
識別側はそれをみやぶる

といった敵対的な学習をさせます。

そして最終的に、本物のような画像データができあがります。

GAN には Progressive GAN (PGGAN)、stackGAN、StyleGAN といった様々な手法があるようです。

参考

GAN の学習済みモデル・API

StyleGAN・StyleGAN2

GAN のアルゴリズムの一種である StyleGAN・StyleGAN2 には、公式実装と学習済みモデルがあります。

これを利用して遊んでいる記事は非常にたくさん見つかります。

参考

Progressive GAN (PGGAN)

Tensorflow hub という学習済みモデルのリポジトリがあり、Progressive GAN の学習済みモデルがあるようです。

Tensorflow hub にある Progressive GAN の学習済みモデルでサクッと遊んでみる – その１ | cedro-blog

その他の応用

その他、

学習済みモデルをコンピュータビジョンに転用する
GAN で生成した「顔」の向きを変えたりする

といった例もあるようです。

ディープフェイクについて

ディープフェイクは、元の画像・動画に登場する人物の顔を他の人物と入れ替えた画像・動画を生成する技術です。

ディープフェイクの例としては、マーク・ザッカーバーグ氏の動画と、オバマ氏がトランプ氏を罵る動画が非常に有名です。 (ディープフェイクによって生成された動画であり、その動画の内容はその人物の実際の発言ではありません)

参考

ディープフェイクの仕組み

ディープフェイクは GAN を応用することで実現されています。

参考

ディープフェイクの問題

ディープフェイクは、特定の人物が不適切な発言をしているように見せかけたり、ポルノサイトに利用したりといった悪用がなされている技術のため、社会問題とされています。

実際に、国内でもディープフェイクを悪用して逮捕された例があります。

参考

ツール

ディープフェイク自体は、FaceSwap というソフトウェアを使うことで簡単にできてしまうようです。

参考

その他、スマホアプリなどで簡単に試すこともできてしますようです。

参考: 今話題のディープフェイクとは？進化したAI技術で本物そっくりの顔を生成

※ 前述の通りディープフェイクは社会問題になっている技術です。利用には注意してください

参考情報

最後に、ディープフェイクに関して参考になりそうな情報源を置いておきます。

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