{"id":26394,"date":"2024-08-19T17:51:02","date_gmt":"2024-08-19T15:51:02","guid":{"rendered":"https:\/\/comunicagenia.com\/blog\/deep-live-cam-scambio-di-volti-in-tempo-reale-deepfake-open-source\/"},"modified":"2024-08-19T17:51:02","modified_gmt":"2024-08-19T15:51:02","slug":"deep-live-cam-scambio-di-volti-in-tempo-reale-deepfake-open-source","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/comunicagenia.com\/it\/blog\/deep-live-cam-scambio-di-volti-in-tempo-reale-deepfake-open-source\/","title":{"rendered":"Deep Live Cam: scambio di volti in tempo reale. Deepfake open source"},"content":{"rendered":"

Il Face Swapping<\/strong>, o scambio di volti, ha guadagnato grande popolarit\u00e0 negli ultimi anni, grazie a vari strumenti e applicazioni che consentono agli utenti di scambiare i propri volti con quelli di altre persone in foto e video. Sebbene questa pratica sollevi importanti considerazioni etiche, esiste uno strumento open source che sta catturando l’attenzione di tutti: Deep Live Cam<\/strong>.<\/p>\n

Deep Live Cam non solo offre una piattaforma potente e flessibile per lo scambio di volti nelle trasmissioni in diretta o durante la creazione di contenuti, ma consente anche di esplorare appieno le possibilit\u00e0 della tecnologia deepfake. Ci\u00f2 che rende Deep Live Cam particolarmente degna di nota \u00e8 che chiunque (con una certa conoscenza tecnica) pu\u00f2 installarla, usarla e persino modificarla per cambiare volto in tempo reale utilizzando la tecnologia AI. Esploriamo nel dettaglio cosa ci offre Deep Live Cam.<\/p>\n

Con Deep Live Cam possiamo essere i doppelg\u00e4nger di chiunque<\/h2>\n

Deep Live Cam consente ai suoi utenti di sostituire il volto di una persona con quello di un’altra, in tempo reale. Il risultato pu\u00f2 essere utilizzato in una trasmissione dal vivo o registrato (ad esempio, utilizzando un software come OBS). Da un’immagine, Deep Live Cam pu\u00f2 mappare le espressioni, i movimenti e i cambiamenti nell’illuminazione e nelle espressioni del viso dell’utente<\/strong> e applicarli al volto sostituito con sorprendente precisione, creando cos\u00ec un doppelganger digitale quasi perfetto. Anche se i risultati non sono ancora perfetti, la velocit\u00e0 con cui questa tecnologia sta avanzando \u00e8 impressionante e punta verso un futuro in cui sar\u00e0 sempre pi\u00f9 difficile distinguere la realt\u00e0 digitale dalla realt\u00e0 fisica utilizzando l’intelligenza artificiale.<\/p>\n

Questo progetto open source \u00e8 in sviluppo dalla fine del 2023, ma \u00e8 stato solo nell\u2019agosto del 2024 che ha raggiunto la viralit\u00e0, spinto da video che mostrano persone che imitano personaggi pubblici come Elon Musk o il politico americano J.D. Vance. Lo strumento ha guadagnato una tale popolarit\u00e0 da classificarsi al primo posto nell’elenco dei repository pi\u00f9 popolari su GitHub.<\/p>\n

Ora i deepfake possono essere creati letteralmente in due clic grazie a un nuovo neurone DeepLiveCam. Il servizio \u00e8 facile da usare: seleziona una foto, clicca su \u201cLive\u201d e il deepfake \u00e8 pronto. Adatto per lo streaming e la registrazione di video. pic.twitter.com\/UP6ImjP5n8<\/p>\n

\u2014 Edinaldo Oliveira (@edinaldo_olive) 10 agosto 2024<\/p>\n

Il rapido progresso nella tecnologia dello scambio di volti<\/h2>\n

La tecnologia di scambio dei volti non \u00e8 nuova. Il termine “deepfake” \u00e8 diventato popolare nel 2017 quando un utente Reddit ha iniziato a pubblicare video pornografici in cui i volti venivano scambiati con quelli di celebrit\u00e0. A quel tempo, creare deepfake richiedeva tempo, conoscenze avanzate e attrezzature molto potenti e costose.<\/p>\n

Tuttavia, strumenti come Deep Live Cam stanno democratizzando questa tecnologia, consentendo a chiunque disponga di un computer di casa e di un software gratuito di creare video deepfake in tempo reale.<\/p>\n

Come funziona la Deep-Live-Cam?<\/h2>\n

Deep Live Cam utilizza un modello di intelligenza artificiale chiamato “inswapper”, sviluppato dal progetto InsightFace. Questo modello \u00e8 stato addestrato con milioni di immagini facciali catturate da diverse angolazioni, in varie condizioni di illuminazione e con varie espressioni. Grazie a questa formazione, il modello \u00e8 in grado di dedurre come potrebbe apparire un volto in diverse circostanze e applicarlo a un video dal vivo.<\/p>\n

Inoltre, il software utilizza un altro strumento chiamato GFPGAN, che \u00e8 responsabile del miglioramento della qualit\u00e0 delle immagini scambiate, correggendo artefatti e dettagli che potrebbero verificarsi durante il processo di scambio. Questa combinazione di tecnologie permette di effettuare scambi di volti con una qualit\u00e0 sempre pi\u00f9 elevata e in maniera pi\u00f9 fluida.<\/p>\n

Requisiti per utilizzare Deep Live Cam<\/h2>\n

Coloro che sono interessati a provare Deep Live Cam dovrebbero capire che non esiste un programma di installazione in un solo passaggio e la sua installazione richiede un certo livello di conoscenza tecnica. Vediamo i requisiti necessari e gli aspetti fondamentali per avviarlo. Per quanto riguarda l’hardware necessario, per prestazioni ottimali si consiglia una GPU NVIDIA abilitata CUDA o un dispositivo Apple Silicon (M1\/M2).<\/p>\n

Supporta anche la piattaforma OpenVINO (per processori Intel). Deep Live Cam pu\u00f2 funzionare su Linux, macOS o Windows. Prima di installare Deep Live Cam \u00e8 necessario avere Python<\/strong> 3.10 (o superiore) e il gestore di pacchetti Python pip<\/strong> installato. git<\/strong> \u00e8 inoltre necessario per clonare il repository del progetto e FFmpeg<\/strong> per l’elaborazione video.<\/p>\n

La procedura generale \u00e8 clonare il repository GitHub (hacksider\/Deep-Live-Cam), scaricare i modelli richiesti (GFPGANv1.4 e inswapper_128_fp16) e utilizzare pip per installare le dipendenze. I dettagli possono essere trovati nella documentazione.<\/p>\n

Come utilizzare lo strumento virale Deep Live Cam?<\/h2>\n

Una volta installato, puoi eseguire Deep Live Cam direttamente dallo script run.py o utilizzando l’accelerazione GPU disponibile:<\/p>\n

    \n
  • Per GPU NVIDIA<\/strong>: python run.py \u2013execution-provider cuda<\/li>\n<\/ul>\n
      \n
    • Per Apple Silicon<\/strong> (M1\/M2): python run.py \u2013provider di esecuzione coreml<\/li>\n<\/ul>\n
        \n
      • Per Windows DirectML<\/strong>: python run.py \u2013execution-provider directml<\/li>\n<\/ul>\n
          \n
        • Per Intel OpenVINO<\/strong>: python run.py \u2013provider di esecuzione openvino<\/li>\n<\/ul>\n

          L’interfaccia utente consente di selezionare un’immagine del volto, configurare la sorgente video (come una webcam) e iniziare l’elaborazione. Inoltre, offre opzioni avanzate come il miglioramento della qualit\u00e0 dell’immagine, l’elaborazione di pi\u00f9 volti e il mantenimento dell’audio originale del video. Questo strumento virale permette lo scambio di volti in tempo reale con una sola foto.<\/p>\n

          Test della cam live com locale deepfake. Manca ancora di qualit\u00e0, ma non utilizza pi\u00f9 la stessa GPU di prima (ed \u00e8 ancora possibile eseguire lo stesso compito solo con la CPU). Dettaglio senza finale in cui ho messo la faccia per rompere il montaggio =) https:\/\/t.co\/vpthyGX7Z8 pic.twitter.com\/0m4jkFpGMe<\/p>\n

          \u2014 Daniel Romero (@infoslack) 11 agosto 2024<\/p>\n

          Deep Live Cam: tra innovazione e pericolo<\/h2>\n

          Il progresso che Deep Live Cam rappresenta \u00e8 innegabile oltre ad essere un’applicazione open source. Permette alla tecnologia deepfake nello streaming video, precedentemente accessibile solo agli esperti, di essere ora alla portata di chiunque abbia competenze informatiche di base. Deep Live Cam pu\u00f2 essere utilizzato per creare contenuti innovativi e divertenti. Dai video divertenti alle presentazioni creative, le possibilit\u00e0 sono infinite per chi sa utilizzare lo strumento in modo responsabile.<\/p>\n

          Ma la possibilit\u00e0 di impersonare una persona in tempo reale con questo tipo di tecnologia apre le porte a frodi e truffe nelle videochiamate o con l’uso delle webcam. Come accennato negli articoli precedenti, la tecnologia dei deepfake \u00e8 gi\u00e0 stata utilizzata in truffe da milioni di dollari<\/strong>. Con strumenti come Deep Live Cam, il phishing diventa ancora pi\u00f9 accessibile. In definitiva, la chiave \u00e8 un uso responsabile. Come con qualsiasi strumento potente, il potenziale di Deep Live Cam dipende dalle mani in cui cade, poich\u00e9 le immagini sono indistinguibili dalla realt\u00e0 consentendo a un truffatore di frodare e falsificare.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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