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ディヌプフェむク䜜成ツヌル

ブラりザで動くAIディヌプフェむク䜜成ツヌル。13皮類のスワップモデル、1024px出力、写真も動画も同じパむプラむンで、玄1分でレンダリングが戻っおきたす。

オンラむンで完結、むンストヌル䞍芁写真ず動画の䞡方に察応最倧1024×1024でスワップクレゞットは$5.99から、有効期限なし
  • 顔がはっきり写った、正面向きの人物写真
  • ロゎ・颚景・文字だけのスクリヌンショットは䜿えたせん

動画は最倧300秒顔匷化オンの堎合は最倧90秒

安党なアップロヌド高速な凊理AI搭茉

ディヌプフェむク䜜成ツヌルずは、顔亀換の実䜜業を担う゜フトりェアそのものです。タヌゲットのファむルから顔を怜出し、゜ヌス画像のアむデンティティを乗せお再構築し、その結果をフレヌムに合成し盎したす。アップロヌドボタンや進捗バヌはただの包装にすぎたせん。ダりンロヌドしたファむルが本物らしく芋えるかどうかは、その䞋で動くディヌプフェむク䜜成ツヌル次第です。どのモデルを走らせるか、どの解像床でスワップするか、顔にかかる手や髪をどう凊理するか、そしお1ゞョブに䜕分かかるか。

このペヌゞのディヌプフェむク䜜成ツヌルは、圓瀟の本番甚凊理パむプラむンをブラりザから䜿えるようにしたものです。品質スラむダヌが1本あるだけのブラックボックスではなく、同じボタンの裏に13皮類のスワップモデルが控えおおり、それぞれアむデンティティの匷さ、肌の忠実床、゚ッゞの柔らかさに異なる持ち味がありたす。どのモデルも合成前に最倧1024×1024たでピクセルブヌストできたす。デフォルト蚭定は倧半の人が詳现パネルを開かずに枈むよう調敎枈みですが、難しいカットのために詳现パネルも甚意されおいたす。

オンラむンのディヌプフェむク䜜成ツヌルなので、むンストヌルも端末偎の専甚ハヌドりェアも必芁ありたせん。アップロヌドからレンダリング、ダりンロヌドたでブラりザで完結したす。画像ゞョブは15クレゞット、動画ゞョブは20クレゞット。ツヌルを開いた時点で、登録もメヌルアドレスもなしに15クレゞットが䞀床だけ付䞎されるので、プランを怜蚎する前に自分の写真でこのディヌプフェむク䜜成ツヌルを無料で詊せたす。

このディヌプフェむク䜜成ツヌルが実際に動かしおいるもの

13のスワップモデル、ボタンは1぀

Inswapper、SimSwap、Ghost、HyperSwap、BlendSwap、UniFace、HiFiFace のすべおが同じディヌプフェむク䜜成ツヌルに同梱されおおり、デフォルトは HyperSwap で、たいおいの入力サむズでアむデンティティをよく保持したす。モデル倉曎は再むンストヌルではなくドロップダりン1぀。䜕か䞀床賌入すれば残り12モデルが解攟され、あるアヌキテクチャで厩れるカットも、別のモデルでレンダリングし盎せたす。

最倧1024×1024のピクセルブヌスト

倚くのスワップモデルは128たたは256ピクセルで蚓緎されおおり、安䟡な出力が顔のアップで途端にがやけるのはそのためです。このディヌプフェむク䜜成ツヌルは合成前にスワップ領域を最倧1024×1024で再構築するピクセルブヌスト凊理を远加しおいるので、クロヌズアップでものっぺりしたマスクにならず肌の質感が残りたす。

写真ず動画を1本のパむプラむンで

最倧10MBの静止画ず最倧100MBの動画が同じディヌプフェむク䜜成ツヌルを通り、フレヌムごずのトラッキングにより、頭が動いおもスワップした顔がちら぀いたりずれたりしたせん。動画ゞョブには15分の凊理時間が䞎えられ、フルフレヌムレヌトの短尺玠材はほがカバヌできたす。

顔ずフレヌムの匷化を内蔵

CodeFormer、GFPGAN、GPEN がスワップ埌に顔のディテヌルを埩元し、Real-ESRGAN 系がフレヌム党䜓を2×・4×・8×でアップスケヌルしたす。どちらも別補品ではなくトグルなので、ディヌプフェむク䜜成ツヌルは3埀埩ではなく1回の凊理で、修埩・拡倧枈みのファむルを返したす。

怜出・ランドマヌク・オクルヌゞョン制埡

怜出噚は RetinaFace、SCRFD、YOLO-Face、YuNet から遞択でき、暪向き玠材には回転角床、顔にかかる手・マむク・髪には XSeg マスクが䜿えたす。フレヌムに耇数人が写っおいる堎合は、セレクタの順序ず性別フィルタで誰をスワップするかを決め、それ以倖はディヌプフェむク䜜成ツヌルのデフォルトに埓いたす。

ディヌプフェむク䜜成ツヌルの䜿い方

1

タヌゲットをアップロヌド

顔を差し蟌みたい写真かクリップをドロップしたす。画像は最倧10MB、動画は最倧100MB。ディヌプフェむク䜜成ツヌルはたずフレヌムを読み取り、写っおいるすべおの顔を怜出したす。

2

゜ヌスの顔を远加

差し替えたい顔の参照画像をアップロヌドするか、゜ヌスが固定枈みの専甚ペヌゞを開きたす。正面からラむティングされた真正面の参照画像が、ディヌプフェむク䜜成ツヌルに最も倚くの圢状情報を䞎えたす。

3

レンダリングしおダりンロヌド

ゞョブを開始したす。写真は1分もかからずに戻り、クリップは長さに比䟋した時間で仕䞊がり、ディヌプフェむク䜜成ツヌルはアップロヌドした解像床のたたファむルを返したす。

フロヌ党䜓はこの3ステップだけです。それ以倖のすべお——モデル遞択、ピクセルブヌスト、゚ンハンサヌ、オクルヌゞョンマスク——はディヌプフェむク䜜成ツヌルの詳现パネルにあり、すべお任意です。

ディヌプフェむク䜜成ツヌルで䜜られおいるもの

ディヌプフェむク䜜成ツヌルは圢匏であっお目的ではありたせん。よく持ち蟌たれるゞョブは次のずおりで、どれもこのペヌゞ䞋郚の同意ルヌルの範囲内です。

ミヌムずリアクション線集

むンタヌネット最叀のゞョヌクはいただに有効で、ディヌプフェむク䜜成ツヌルならオチ䜜りが画像線集゜フトでの䞀晩仕事から60秒のゞョブになりたす。ネタの旬が明日には過ぎるずき、この差は決定的です。

ショヌト動画ずサムネむル

瞊型フィヌド向けに線集するクリ゚むタヌは、シリヌズ党䜓でビゞュアルの持ちネタを䞀貫させるため、たた本来ならラむセンス付き報道写真が必芁なサムネむルのために、ディヌプフェむク䜜成ツヌルを䜿っおいたす。

プリビズずキャスティングボヌド

監督はカメラを手配するずっず前に、粗いレンダリングを䌚議宀に持ち蟌み、ある顔をその圹に圓おはめた姿を芋せたす。ディヌプフェむク䜜成ツヌルの出力は刀断材料ずしお十分な品質です。

吹き替え・ロヌカラむズのモックアップ

スタゞオは再撮圱を決める前に、別の挔者でシヌンがどう芋えるかをプレビュヌしたす。ディヌプフェむク䜜成ツヌルはモックアップのためのもので、玍品物には䜿いたせん。

怜出研究ずトレヌニング

トラストセヌフティのチヌム、ゞャヌナリスト、孊生は、アヌティファクトを芋抜く前にたず実物を芋る必芁がありたす。ディヌプフェむク䜜成ツヌルの出力の砎綻箇所を1時間読み蟌むほうが、論文を1週間読むより倚くを孊べたす。

ディヌプフェむク䜜成ツヌルの仕組みをステップごずに

アップロヌドからダりンロヌドたで実際のパむプラむン

ディヌプフェむク䜜成ツヌルが最初に行うのは怜出です。RetinaFace か YOLO-Face が640×640でフレヌムをスキャンし、芋぀けた顔ごずにボックスを返したす。回転した玠材では怜出角床を90床たたは270床に蚭定するず、顔の芋萜ずしを防げたす。続いおランドマヌク凊理が、目・錻・口・顎に数十の点を打ちたす。この点矀によっおアラむナヌが顔を正芏の正方圢ぞ倉圢させたす。重い前髪や顎にかかる手が品質を萜ずすのはこのためです。ディヌプフェむク䜜成ツヌルに芋えないランドマヌクは、ツヌルが捏造するランドマヌクになりたす。

スワップはその敎列枈みの正方圢の䞭で初めお実行されたす。スワッパヌは゜ヌス画像からアむデンティティ埋め蟌みを取り出し、指定したピクセルブヌスト解像床でそれを乗せたタヌゲットの顔を再構築したす。結果はフレヌムぞ倉圢しお戻され、顔にかかるものが前面に残るようオクルヌゞョンマスクに沿っおがかされ、その埌゚ンハンサヌぞ枡されたす。この順序が品質ぞの䞍満の倧半を説明したす。怜出の倱敗は䞋流のすべおを壊し、どの゚ンハンサヌでも回埩できたせん。ディヌプフェむク䜜成ツヌルの結果がおかしいずきは、この連鎖を逆向きにたどっおください。

モデルずピクセルブヌスト蚭定の遞び方

HyperSwaphyperswap_1a_256がデフォルトなのには十分な理由がありたす。アむデンティティの保持が良く、すべおの凊理サヌバヌにプリむンストヌルされおいるため、ゞョブがモデルのダりンロヌドを埅぀こずはありたせん。Inswapper は速く、fp16 版は芋た目の劣化なしにメモリコストを半枛させたす。SimSwap はより柔らかく寛容なブレンドで、タヌゲットの照明が゜ヌスず倧きく異なるずきの代替です。Ghost ず HyperSwap はたぶたや唇の茪郭ずいった埮现構造をより忠実に保ちたすが、速床は倚少犠牲になりたす。BlendSwap はタヌゲット自身の肌の色に寄せたす。すべおの堎面で勝぀モデルは存圚したせん。だからこのディヌプフェむク䜜成ツヌルは党郚を開攟しおいるのです。

ピクセルブヌストは別個の刀断です。256ピクセルのモデルに1024ピクセルの顔を埋めさせればがやけたす。ブヌストは合成前にその領域をより高い解像床で再構築したす。蚭定はフレヌム内での顔の倧きさに合わせおください。1080pフレヌムの1割しか占めない頭に1024×1024を䜿っおも埗るものはなくレンダリング時間だけ増えたすが、4Kフレヌムいっぱいの頭には必須です。ディヌプフェむク䜜成ツヌルではどちらも蚭定できたす。

レンダリング時間を実際に決めるもの

ディヌプフェむク䜜成ツヌルのスルヌプットは、ファむルサむズではなくほが完党にフレヌム数の関数です。写真はパむプラむンを1回通るだけで、1分かからず完了したす。毎秒30フレヌムの10秒クリップは300回のパスに加え、フレヌム間でアむデンティティを安定させるトラッキングが走りたす。動画ゞョブに実時間15分が䞎えられおいるのはこのためです。100MBの固定カメラのショットのほうが、怜出噚にほが毎フレヌム顔の再取埗を匷いる20MBの速いパンより速く凊理されるこずも珍しくありたせん。

もう1぀のレバヌぱンハンサヌ構成です。顔の匷化はフレヌムごず・怜出された顔ごずに固定コストを加え、4×や8×のフレヌム匷化は画像党䜓に走るため、ディヌプフェむク䜜成ツヌルの䞭で矀を抜いお高䟡な工皋です。ゞョブが遅く感じるなら、フレヌム匷化を切っお埌からアップスケヌルするほうが速い。クレゞットも同じ論理です。画像15、動画20。動画の経路は厳密により倚くの仕事をするからです。

よりきれいなレンダリングを埗るには

がっかりする出力の倧半は、゚ンゞンではなく入力に原因がありたす。ディヌプフェむク䜜成ツヌルは、撮圱されなかったディテヌルを埩元できたせん。アップロヌド前に小さなサムネむルを拡倧しおも、怜出噚に枡るがやけたピクセルが増えるだけです。手元にある最倧の原本から始めおください。スクリヌンショットしかないなら、柔らかめの仕䞊がりを想定し、それを前提にトリミングを蚭蚈したしょう。

繰り返し起きるもう1぀の問題は、゜ヌスずタヌゲットの䞍䞀臎です。頭の角床、光の方向、衚情。顔の感情は口元ず目尻に宿りたす。無衚情の゜ヌスを倧笑いのタヌゲットに萜ずすず、モデルは持っおいない圢状を匕き䌞ばすしかありたせん。䞡者のポヌズ差を30床以内に、衚情を同じ系統に保おば、ディヌプフェむク䜜成ツヌルに必芁な埌凊理は倧きく枛りたす。

  • 手元で最倧の原本をアップロヌドする。再保存したスクリヌンショットは䜿わない
  • フレヌム内で顔を倧きく保぀。遠すぎる被写䜓は怜出噚に䜕も䞎えない
  • ピクセルブヌストは垞に最倧ではなく、顔のサむズに合わせる
  • 手・髪・マむクが顔にかかるずきはオクルヌゞョンマスクを有効にする
  • 仕䞊がりが柔らかいずきは、ディヌプフェむク䜜成ツヌルを疑う前に別のスワップモデルを詊す
  • 公開前に生え際・目・歯・銖の぀なぎ目を確認する

同意ず責任ある利甚

このディヌプフェむク䜜成ツヌルのすべおのレンダリングは、1぀の厳栌なルヌルに瞛られおいたす。性的・ポルノ的コンテンツは、いかなる堎合も犁止。モデルレベルでフィルタリングされ、アカりント単䜍で匷制され、ディヌプフェむク䜜成ツヌルのどのプラン・蚭定・詳现オプションでも倉わりたせん。詊みたアカりントは恒久的にアクセスを倱いたす。これはペヌゞ䞋郚に埋もれた免責事項ではなく、補品党䜓が拠っお立぀䞀線です。

2぀目のルヌルは提瀺の仕方に぀いおです。明らかな線集物ずしお共有されたディヌプフェむク䜜成ツヌルの出力は、颚刺・論評・ファン䜜品であり、いずれも正圓です。同じファむルを本物の映像ずしお流通させれば欺瞞であり、法域は増える䞀方ですが犯眪でもありたす。耇数の囜ず米囜の過半数の州が、同意のない合成メディアをすでに蚎远しおおり、政治・商業利甚の開瀺矩務も急速に広がっおいたす。䜜品にはラベルを付け、商甚利甚の前に肖像暩の蚱諟を取り、実圚の人物がやっおもいないこずをやっおいる映像は決しお公開しないでください。

ディヌプフェむク䜜成ツヌルに関するFAQ

このディヌプフェむク䜜成ツヌルは無料で䜿えたすか

無料枠がありたす。ツヌルを開いた時点で15クレゞットが䞀床だけ付䞎され、15クレゞットの画像顔亀換1回に䜿えたす。登録もメヌルアドレスもカヌドも芁りたせん。フル解像床で、有料ナヌザヌず同じGPUず凊理パむプラむンが既定のスワップモデルで動きたす。無料アカりントを䜜るず毎日15クレゞットが付䞎され、20クレゞットの動画ゞョブには賌入したクレゞットが別途必芁です。有料プランで買えるのは凊理できる量です。単発のクレゞットパックも含め、どの賌入でも aideepfake.io マヌクを倖せるようになり、13のスワップモデルずすべおの゚ンハンサヌモデルが開きたす。それでもディヌプフェむク䜜成ツヌル自䜓は誰にでも開かれおいたす。

ディヌプフェむク䜜成アプリのむンストヌルは必芁ですか

䞍芁です。これはオンラむンのディヌプフェむク䜜成ツヌルで、デスクトップでもモバむルでもブラりザ内だけで完結したす。専甚ハヌドりェア、ドラむバ、ロヌカルむンストヌルは必芁ありたせん。ブラりザずファむルがあれば、ツヌルの党機胜が䜿えたす。

どんなファむルをアップロヌドできたすか

䞀般的なりェブ圢匏で、画像は最倧10MB、動画は最倧100MBです。ディヌプフェむク䜜成ツヌルはタヌゲットずしお静止画かクリップを、゜ヌスの顔ずしお静止画を受け取りたす。䞡者の解像床やアスペクト比が䞀臎しおいる必芁はありたせん。

スワップはどの解像床で実行されたすか

ピクセルブヌスト有効時は最倧1024×1024で、合成埌の出力はアップロヌドした解像床をそのたた保ちたす。128ピクセルでしかスワップしないディヌプフェむク䜜成ツヌルはクロヌズアップで必ずがやけたす。ブヌスト凊理がそれを防ぎたす。

アップロヌドしたファむルはどうなりたすか

あなたのレンダリングを生成するためだけに䜿われ、それ以倖には䞀切䜿われたせん。孊習デヌタに远加されず、転売されず、ギャラリヌにも公開されたせん。ディヌプフェむク䜜成ツヌルに入れたものは、すべおあなたのものです。

露骚・ポルノ的なコンテンツは䜜れたすか

䜜れたせん。性的なディヌプフェむクコンテンツは党面的に犁止され、モデルレベルでフィルタリングされ、違反はアクセスの恒久的な喪倱に぀ながりたす。ディヌプフェむク䜜成ツヌルのどのプラン・蚭定・詳现オプションでも解陀できず、通報には察応したす。

ディヌプフェむク䜜成ツヌルの利甚は合法ですか

出力を䜕に䜿うか次第です。パロディ、論評、研究、明確にラベル付けされたファン䜜品は、倚くの法域で広く保護されおいたす。ディヌプフェむク䜜成ツヌルのレンダリングを本物の映像ず停るこず、蚱諟なしに実圚の肖像を商甚利甚するこず、性的な玠材を䜜るこずは保護されたせん。蚎远する囜ず米囜の州は増え続けおいたす。

ディヌプフェむク䜜成ツヌルを開く

写真かクリップをアップロヌドしお顔を遞べば、コヌヒヌが冷める前にディヌプフェむク䜜成ツヌルがレンダリングを返したす。

䜜成を始める