IT-Tage 2021
  •  Live-Streaming von über 200 Vorträgen in 18 Subkonferenzen.
  •  365 Tage On-Demand-Zugriff auf 260 Vortragsvideos und ein umfangreiches Archiv an Informationen der Konferenz.
  •  Weitere 6 Remote-Konferenzen in 2022.

Stellen Sie sich das mal vor: Sie stehen vor einem Spiegel, sehen aber nicht mehr in Ihr eigenes Gesicht, sondern in das von Barack Obama oder Angela Merkel. In Echtzeit wird Ihre eigene Mimik auf das fremde Gesicht übertragen. Dem TNG Innovation-Hacking-Team ist es gelungen, einen solchen Prototypen zu erstellen und in Echtzeit das Gesicht einer Person auf beliebige andere Gesichter zu übertragen. Die Grundlage hierfür ist der sogenannte "Deep Fake"-Ansatz. Durch die Anwendung neuronaler Netze werden hier Gesichter in der Videoeingabe erkannt, übersetzt und zurück in die Videoausgabe integriert. Durch diese Technik ist es möglich, täuschend echte Imitationen auf andere Personen zu projizieren. Zum Einsatz kamen dabei in Keras trainierte Autoencoder-Netze, sowie verschiedene Algorithmen zur Gesichtserkennung.

In diesem Vortrag geben Thomas Endres und Martin Förtsch eine unterhaltsame und sehr anschauliche Einführung in die Welt der Deepfakes in Echtzeit. Dabei gehen sie insbesondere auf die Techniken im Bereich des Deep Learning ein, die bei dieser Anwendung zum Einsatz kommen. Mehrere Live-Demonstrationen runden das Erlebnis ab.

Inhalt:

  • Einführung: Differenzierung von Deep Fake-Implementierungen, Deepfakes mit DeepFaceLab, Projektbericht zu Deepfakes in Echtzeit, Anwendungsgebiete, Fazit

Lernziele:

  • Die Teilnehmer erfahren, wie Deepfakes in seiner ursprünglichen Implementierung (DeepFaceLab) funktionieren.
  • Darüber hinaus lernen sie verschiedene Möglichkeiten, wie man Bilder und / oder Videos fälscht und wie man zwischen gefälschten Typen unterscheidet.
  • Im Projektbericht für Deepfakes 2.0 erfahren die Teilnehmer, wie ein KI-Projekt mit dem Ziel durchgeführt wird, Deepfakes in Echtzeit zu realisieren.
  • Die Teilnehmer lernen Auto-Encoder, Transfer-Learning, GAN (Generative Adversarial Networks) und vieles mehr kennen.