Ustvarjanje ponarejenih videoposnetkov s pomočjo difuzijskih modelov za razširitev zbirke za odkrivanje ponarejenih videoposnetkovMARKELJ, BINE (Avtor) Peer, Peter (Mentor) Batagelj, Borut (Komentor) ponarejeni videoposnetkigloboki ponaredkigloboko učenjenevronska mrežadifuzijski modelistabilna difuzijaV diplomski nalogi predstavimo postopke in tehnike generiranja globoko ponarejenih videoposnetkov ali krajše globokih ponaredkov (angl. deepfakes). To so videoposnetki, pri katerih je prišlo do manipulacij s tehnikami globokega učenja. V delu se omejimo predvsem na posnetke, pri katerih je prišlo do manipulacij na področju obraza. Običajno so narejeni s pomočjo posebnih generativnih nasprotniških mrež - GAN. Taki videoposnetki predstavljajo velik problem pri širjenju lažnih novic, politični propagandi, uničevanju podobe posameznikov, izdelavi pornografskih vsebin, izsiljevanju itd. V nalogi podrobneje opišemo različne vrste ponarejenih videoposnetkov iz podatkovne zbirke FaceForensics++ in predstavimo lastno metodo za potencialno izdelavo podzbirke omenjene baze z uporabo najnovejših generativnih difuzijskih modelov. To so modeli, ki postopno generirajo slike (in videoposnetke) iz latentnega šuma. Uporabimo specifičen odprtokodni difuzijski model, imenovan stabilna difuzija, ki se uporablja za generiranje slik iz začetnih besedilnih ali slikovnih navodil. Opišemo več tehnik, ki smo jih preizkusili v našem eksperimentu, in analiziramo njihovo kvaliteto in uspešnost. Komentiramo tudi smiselnost uporabe in nevarnost, ki jo predstavljajo ponarejeni videoposnetki, izdelani z difuzijskimi modeli.20232023-09-06 11:35:00Diplomsko delo/naloga149326sl