- 몸 사진을 입력받는다

- 얼굴 사진을 입력받는다

- 인공지능 프로그램은 얼굴의 특성을 계산한다.

- 인공지능은 눈 크기, 눈 위치, 코나 입의 모양을

이미지로 만들어내고 얼굴 모양을 새로 만들어서 합성한다.

무작위 노이즈를 입력으로 받은 뒤, 자신이 계산해낸

이미지로 만들어내는 방법을 쓴다고 한다.

(정면사진 한 장만 입력받고서도 이게 되는건지는 모르겠는데,

 인공지능이 이미 여러 각도에서 촬영한

 일반인들의 사진 데이터를 분석했다면

 입력받은 눈 코 등등을 다른 각도에서 본 모습으로

 바꾸는것도 가능할 것 같다. 또한 밝기를 바꾸어

 조명을 보정하는 것은 더욱 쉬울 것이다)

- 그런데? 딥페이크 인공지능은

얼굴을 만들어 합성하는 루틴만 갖고있지 않다.

거의 100%의 딥페이크 인공지능은

합성된 결과물을 갖고서

이 만들어진 얼굴이 어색한지 자연스러운지

그걸 체크하는 루틴도 함께 포함하고 있다.

그래서 합성단계에서 만들어진 얼굴을 

체크단계에서 확인하고

생긴게 나쁘면 fail 판단을 한다.

- Fail을 받으면 합성 루틴은 얼굴을 다듬는다.

그리고 다듬어진걸 체크 루틴에 또 보낸다.

- 이런 식으로 합성단계 체크단계가

이미지 데이터를 계속해서 주고받고 주고받고 하면서

점점 얼굴 모습은 다듬어진다.

- 이 작업을 계속 반복하면, 

일반적인 인간의 얼굴 기준에 손색이 없는

단계까지 자연스러운 모습이 만들어진다.

이 수준까지 가면 체크단계에서 봤을때 OK가 떨어진다.

- 여기까지 되면 딥페이크가 끝난 것이다.

상식으로 알아두자. 요즘은 인공지능 시대잖아.

회사사람들과 얘기할때, 가족끼리 밥먹을때

딥페이크 얘기를 하자. 즐거운 화제가 될 것이다.

요즘 기술과 트렌드에 대한 즐거운 대화자리가 될 것이다.

ChatGPT같은 인공지능은 데이터를 무지무지하게

많이 갖고 있어야 하고 그 구축에도 시간이

오래 걸리며, 데이터를 유지하기 위한

전기비용도 굉장히 크다.

그러나 딥페이크의 경우 그 합성 및 계산대상이

사람의 얼굴 이미지데이터로 한정되는 특징이 있어 그러한지

이목구비의 특징 패턴을 딥러닝으로 찾아내어 

얼굴합성용 이목구비를 만드는게 어렵지 않은것 같다.

(최적화된 이목구비 계산 방법이 벌써 다 연구되고 파악된듯?)

이게 가능하려면

수없이 많은 사람들의 얼굴 및

수없이 다양한 각도에서 찍은 모습이 필요할텐데

(엄청나게 많은 데이터가 있어야

 딥페이크 프로그램의 인공지능이 다듬어질텐데)

기술이 벌써 옛날에 그 경지에 이미 다다른것 아닌가 하는 생각이 든다.

중붕이들은 하지말자