Deepfakes für jedermann, das versprechen Programme wie DeepFaceLab. Ich habe es ausprobiert.

Als im Herbst 2017 das erste Mal im großen Stil Deepfake-Videos auf Reddit auftauchten, war klar: Künstliche Intelligenz ist aus den hochgezüchteten Serverfarmen bei Heimnutzern angekommen.

Anfang 2018 verbreitete sich die “FakeApp”, mit der Nutzer relativ einfach Gesichter in Videos austauschen können.

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Das übersichtliche Interface der umstrittenen FakeApp vereinfachte den Deepfake-Prozess. Bild: alanzucconi.com

Neben Nicolas-Cage-Fakes wurde die App vor allem für Fake-Pornos von Prominenten genutzt. Das sorgte für Proteste im Internet. Am Ende wurden entsprechende Unterforen und Kanäle bei Reddit und weitere Plattformen gelöscht. Die offizielle FakeApp-Website ist mittlerweile nicht mehr erreichbar.

DeepFaceLab ausprobiert

Doch die Dose der Pandora bleibt geöffnet, denn es existieren Alternativen zur FakeApp: Ein Beispiel ist “DeepFaceLab”, eine KI-Software, die zwar kein nutzerfreundliches Interface bietet, aber dafür aktuellere Algorithmen, die bessere Ergebnisse versprechen als die FakeApp.

Eine direkt lauffähige Version der App für Windows gibt es kostenlos bei Github. Sie setzt auf Googles Machine-Learning-Framework TensorFlow. Ich habe sie getestet und mein erstes Deepfake-Video generiert.

In vier Schritten zum Deepfake

Im Ordner findet ihr einige .bat-Dateien, mit denen die Deepfake-Arbeitsschritte ausgeführt werden können. Ein Klick und der in der .bat-Datei hinterlegte Python-Code verrichtet seinen Dienst. Im Download ebenfalls enthalten ist ein Übungsclip von Shia LaBeoufs Nike Werbung. Ich lade ein Fotoset von Elon Musks Gesicht – wem sonst – und lege los.

Schritt 1: Trainingsdaten vorbereiten (circa 15 Minuten)

Mein Experiment starte ich mit dem mitgelieferten Video. Ich führe die erste -.bat-Datei aus, die das Video in einzelne Bilder aufteilt. Die zweite .bat-Datei startet einen Algorithmus, der Gesichter im Video erkennt und in separate Fotos extrahiert.

deepfake facial features

Ein Algorithmus erkennt die Gesichter und schneidet die Fotos zurecht.

Das klappt super, nur wenige Bilder zeigen kein Gesicht. Die lösche ich manuell. Meine Trainingsdaten sind bereit.

Das Video hat eine Laufzeit von etwas über 60 Sekunden, das reicht für circa 1.500 Gesichtsfotos.

Schritt 2: KI-Training (circa sechs Stunden)

Nun beginnt das eigentliche Training der KI, an dessen Ende ein funktionierendes KI-Modell stehen soll.

DeepFaceLab bietet fünf verschiedene Algorithmen, die unterschiedliche Hardware-Anforderungen haben und verschiedene Ergebnisse liefern. Ich wähle den empfohlenen SAE-Algorithmus. Der soll aktuell die glaubwürdigsten Fakes produzieren, braucht aber starke Hardware.

Wer will, kann den Algorithmus noch anpassen, um bessere Ergebnisse oder schnelleres Training zu ermöglichen. Ich erhöhe die Anzahl gleichzeitig trainierter Bilder von vier auf acht und belasse es dabei. Mehr gleichzeitige Bilder schafft selbst meine mit acht Gigabyte Grafikkartenspeicher ausgestattete Nvidia GTX 1080 nicht – dann kommt eine Fehlermeldung.

Das Training beginnt und ich kann den Fortschritt in Zahlen und Bildern beobachten. Am Anfang sehe ich nur schwammigen Pixelbrei. Nach einigen Trainings zeichnen sich erste Gesichter ab. Im Internet empfehlen Nutzer 40.000 bis 60.000 Iterationen plus eventuelles Extra-Training für ein gutes Ergebnis.

Ich mache nach etwa 30.000 Iterationen Schluss. Das Training hat etwa sechs Stunden gedauert. Auf den Bildern ist deutlich das Gesicht von Elon Musk zu erkennen. Mein KI-Modell ist bereit.

deepfake training musk

Über ein Fenster kann ich den Fortschritt des Trainings verfolgen. Mit der Zeit werden die Gesichter realistischer.

Schritt 3: Das Gesicht kopieren (circa 5 Minuten)

Nun wende ich das KI-Modell an: Ich starte den zu meinem Modell passenden Konvertierungsbefehl. Über alle extrahierten Bilder des Ziel-Videos legt die KI jetzt vollautomatisch passende Musk-Gesichter. Ich muss nichts weiter tun, außer abwarten.

Deepfake-Shia-Musk

Auf jedem Bild des Ziel-Videos wird das Gesicht ausgetauscht.

Schritt 4: Das Video zusammensetzen (circa 5 Minuten)

Anschließend setzt ein weiterer Befehl alle Fotos zu einem Video zusammen. Aufwand: ein Doppelklick. Mein Deepfake ist fertig.

Wird es noch einfacher?

Zugegeben: Mein Ergebnis ist nicht noch nicht sehr glaubwürdig. Doch ich habe nur wenige Stunden Training investiert und keinerlei Feineinstellungen vorgenommen. Mit ein wenig mehr Zeitaufwand traue ich mir ein deutlich besseres Ergebnis zu – und das als technischer KI-Laie.

Fortschritte in der KI-Forschung, zum Beispiel beim Trainingsaufwand, werden die Einstiegsbarriere weiter senken. Jüngstes Beispiel: Eine KI von Samsung macht nach einem umfassenden Vortraining aus nur einer Bildvorlage passende Fake-Videos und -Animationen. Für gute Ergebnisse reichen circa fünf Trainingsbilder. Ein durchschnittliches Social-Media-Profil liefert zukünftig also ausreichend Bilder, um Menschen in Fotos und Videos auszutauschen.

Keine GPU? Kein Problem

Wer keine oder nur eine langsame GPU hat, kann DeepFaceLab auch über Googles Colab nutzen. Colab ist ein kostenloses Jupyter Notebook, das Computer-Code und Textelemente enthalten kann und in der Cloud läuft.

So könnt ihr jeden erdenklichen Code ausführen – auch DeepFaceLab. Google erlaubt bis zu zwölf Stunden KI-Training am Stück auf einer Nvidia Tesla K80 mit zwölf Gigabyte Arbeitsspeicher. Das entsprechende Colab-Notebook findet ihr hier.

Herausgefunden habe ich: Deepfakes sind schon jetzt für jeden machbar, der sich ein wenig mit Computern auskennt.

Programmierkenntnisse oder gar KI-Spezialwissen braucht man nicht. Lohnt es sich, damit herumzuspielen? Ich denke schon. Zumindest mir hat der kurze Probe-Fake eine bessere Vorstellung davon verschafft, wie Deepfakes funktionieren und wo aktuell noch Schwächen liegen.

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