En los últimos días, un software llamado Deep-Live-Cam ha ganado popularidad en las redes sociales por su capacidad de tomar el rostro de una persona de una foto y aplicarlo en tiempo real a una fuente de vídeo de una webcam. Este software no solo sigue la postura, iluminación y expresiones de la persona frente a la cámara, sino que también muestra el rápido avance de la tecnología y cómo la capacidad para engañar a otros de forma remota se está volviendo más accesible.

El proyecto Deep-Live-Cam comenzó a desarrollarse a finales del año pasado, pero ha sido recientemente cuando ha captado la atención con vídeos donde se imita a figuras públicas como Elon Musk y J.D. Vance en tiempo real. Esta atención ha hecho que el proyecto, de código abierto y disponible gratuitamente en GitHub, alcanzara brevemente el primer lugar en la lista de repositorios más populares de la plataforma.

Hombre con barba y camiseta azul en una videollamada, en una habitación con una estantería al fondo y un cactus grande al lado de una ventana. En la esquina inferior izquierda aparece el nombre "JD Vance".

La tecnología de intercambio de rostros no es nueva; el término «deepfake» surgió en 2017 en Reddit, cuando un usuario utilizó inteligencia artificial para superponer el rostro de una celebridad en vídeos pornográficos. En ese entonces, la tecnología era costosa y lenta, pero ahora, gracias a proyectos como Deep-Live-Cam, cualquier persona con un ordenador común puede utilizarla desde casa.

Los riesgos asociados a los deepfakes también son bien conocidos. Un ejemplo reciente fue un supuesto fraude en Hong Kong, donde se utilizó un deepfake para suplantar al director financiero de una empresa y robar más de 25 millones de dólares. Este tipo de software, accesible y en tiempo real, podría incrementar los casos de fraude, no solo afectando a celebridades o políticos, sino a cualquier persona.

Deep-Live-Cam integra varios paquetes de software existentes bajo una nueva interfaz, y es un derivado de un proyecto anterior llamado «roop». Utiliza un modelo de inteligencia artificial preentrenado llamado «inswapper» para realizar el intercambio de rostros y otro modelo, GFPGAN, para mejorar la calidad de las caras intercambiadas, corrigiendo detalles y artefactos. El modelo inswapper fue desarrollado por el proyecto InsightFace y ha sido entrenado con millones de imágenes faciales, permitiendo inferir cómo se vería una persona en diferentes ángulos y expresiones.

Deep-Live-Cam no es el único proyecto de intercambio de rostros disponible; existen otros como «facefusion» que utilizan modelos similares con interfaces diferentes. A pesar de que instalar estos programas no es sencillo todavía, es probable que en el futuro se vuelvan más fáciles de usar y ofrezcan una mejor calidad a medida que la comunidad de desarrolladores continúe innovando y compartiendo sus avances.

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