合成媒体是使用人工智能和机器学习技术人工创建或操作的数字内容（图像、视频、音频或文本）的名称，而不是从现实世界的事件中录制的。
这包括深度伪造、人工智能生成的艺术、合成语音和计算机生成的图像。
一种简单的形式是使用照片滤镜来使您的脸部老化或在社交媒体应用程序上交换您的性别。更复杂的例子包括像DALL-E这样的人工智能工具，它们可以根据文字描述创建全新的图像，或者像AKOOL这样的深度伪造技术，可以使公众人物看起来好像在说他们从未说过的话。
随着合成媒体重塑我们的世界，真相与技巧作斗争。创作者构建 AI 工具来生成虚假的图像、视频和语音。批评者害怕欺骗，而艺术家则看到解放。
市场需要创新，但社会渴望真实性。团队在道德限制上发生冲突，而个人创作者则感受到跟上步伐的压力。谁控制这些工具？创造力何时会变成操纵？
在本文中，我们将介绍所有内容。
合成媒体是如何工作的
合成媒体的工作原理是使用先进的人工智能算法，例如深度学习和神经网络，分析大量数据，并根据原始输入的模式和特征生成新内容。
该过程通常涉及以下步骤：
- 数据收集： 收集由图像、视频、音频或文本组成的大型数据集来训练 AI 模型。
- 数据处理： 收集的数据经过清理、格式化和标记，以确保在训练过程中发挥最佳性能。
- 模型训练： AI 算法暴露于预处理的数据，以学习和识别特定于内容类型的模式、样式和特征。
- 内容生成： 经过训练，人工智能模型可以通过组合和操作所学模式和特征来生成新内容。这可能涉及创建全新的内容或修改现有内容。
- 完善和优化： 根据用户反馈、额外数据输入和特定目标或约束条件对生成的内容进行微调和优化。
非合成媒体是直接从现实中捕获的内容，例如在手机上拍摄的照片或在活动中录制的视频。合成媒体是使用人工智能和机器学习人工创建或操作的，但基于来自非合成媒体的模式数据。
合成介质的示例包括：
以下是一些现实世界中的成功案例：
合成媒体如何连接到 Deepfakes
合成媒体最著名的现代应用之一是 deepfake 技术。Deepfakes 使用先进的人工智能技术制作令人信服的视频，讲述人们说或做他们从未真正说过或做过的事情。
该过程涉及在特定人物的大型图像或视频数据集上训练 AI 模型，使其能够高度准确地学习和复制他们的面部特征、表情和动作。
今天，他们被称为 AI 头像 更频繁地。
至 创建一个 deepfake，使用计算机视觉技术从训练数据中提取目标人物的面部。然后将提取的面孔对齐并编码成紧凑的表情，以捕捉人物外表的基本特征。
编码后的面部特征叠加到目标视频上，将原始人物的脸部替换为目标人物的脸。复杂的混合技术可确保最终结果一流。
近年来，由于滥用（例如散布虚假信息、参与欺诈或骚扰个人），Deepfakes引起了广泛关注。2024年，最大的深度伪造滥用行为是泰勒·斯威夫特的图片。
随着deepfakes背后的技术不断改进，观众越来越难以区分真实内容和虚构内容。
同时，deepfakes也可以用于积极的目的，例如创建娱乐内容，改善教育体验，甚至协助医学研究。
合成媒体的类型
合成媒体涵盖了各种人工智能生成的内容，包括文本、音频、视频和图像。让我们看看到目前为止的清单：
- 基于文本的合成媒体
基于文本的合成媒体涉及使用人工智能算法，例如GPT（生成式预训练变压器）来生成类人文文本。这些算法是在大量文本数据上训练的，以理解和复制模式、样式和语义。基于文本的合成媒体的用例是：
- 人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助手
- 自动为新闻文章、产品描述和社交媒体帖子创建内容
- 语言翻译 和总结
基于文本的合成媒体的主要积极应用是：
- 通过人工智能驱动的文本完成和完善，帮助残疾人更流畅地表达自己的想法，从而帮助他们写作
- 快速翻译和本地化跨语言内容，同时保持文本听起来很自然
- 帮助学生和研究人员集思广益，生成初稿以克服作者的障碍
基于音频的合成媒体基于音频的合成媒体是使用人工智能生成或操作语音和其他声音的术语。通过对人类语音和录音的大型数据集进行训练，AI 模型可以创建逼真、令人信服的音频内容。基于音频的合成媒体的一些示例包括：
- 利用书面文本生成类人语音的文字转语音系统
- 语音克隆 还有 deepfakes 语音来复制一个人的声音
- AI 生成的音乐和音效
基于音频的合成媒体的主要积极应用是：
- 无需重新录制即可高效制作多种语言的有声读物和教育内容
- 帮助公司在不同的语言和平台上创建一致的客户服务声音
基于视频的合成 MediaVideo 合成媒体涉及使用 AI 算法创建和操作视频内容。由于deepfake的兴起，这种合成媒体引起了广泛关注，deepfake是高度逼真的视频，描绘了人们说或做他们从未真正说过或做过的事情。基于视频的合成媒体的其他应用包括：
- 虚拟头像 以及用于娱乐、教育和客户服务的数字人类
- 视频合成和动画，无需实体演员或布景即可创建逼真的视频内容
- 视频增强和恢复，提高现有视频片段的质量
基于视频的合成媒体的主要积极应用是：
- 展示无法拍摄的历史事件或科学概念的教育内容
- 以数字方式为电影生成背景场景和特殊效果以降低成本
- 通过将唇部动作与翻译后的音频同步，可以访问多种语言的训练视频
基于图像的合成媒体
基于图像的合成媒体专注于使用人工智能算法生成、操作和增强图像。通过在大型图像数据集上进行训练，AI 模型可以创建模仿现实世界内容的高度逼真和详细的图像。基于图像的合成媒体的一些示例包括：
- 人工智能生成的艺术和设计，例如由 DALL-E、Midjourney或 Stable Diffusion 创作的那些作品
- 人物、物体和场景的合成图像，与真实照片没有区别
- 图像处理和编辑，例如移除对象、更改背景或调整面部特征
基于图像的合成媒体的主要积极应用是：
- 通过生成逼真的效果图，帮助建筑师和设计师在施工前对项目进行可视化
- 使艺术家能够在提交最终作品之前快速制作不同的创作概念的原型
- 协助执法部门对失踪人员照片进行老化处理或根据描述生成可疑合成物
合成介质与非合成介质：以下是区别
真实内容和人工智能生成的内容之间的区别变得越来越重要。，所以让我们来列出区别。
内容创作
合成媒体：
- 复杂的人工智能系统
- 在没有原始资料的情况下制作图像和视频
- 依靠 NLP 模型重现真实世界的素材
传统媒体：
- 来自相机和智能手机的原始镜头
- 未经编辑的照片
- 自然录音
- 直播内容
这些格式在整个创作过程中都保持其原始完整性，因此对文档和真实性具有重要价值。
实际应用
合成媒体：
- 创意项目
- 娱乐
- 营销活动
- 虚拟体验
传统媒体：
- 新闻和文献
- 法律证据
- 商业通信
- 教育材料
合成媒体的优势
让我们来探讨合成介质的一些关键优势：
更快的内容创建
合成媒体允许快速且经济高效地创建高质量内容。与传统的内容制作方法相比，通过人工智能算法生成文本、音频、视频和图像，企业和个人可以节省时间和资源。
这对于广告、营销和娱乐等行业尤其有用，这些行业对新鲜和引人入胜的内容的需求持续不断。
可访问性和本地化
合成媒体可以帮助更广泛的受众更容易获得内容。文字转语音系统和人工智能生成的字幕可以帮助有视觉或听力障碍的人，而人工智能驱动的语言翻译可以帮助企业更有效地吸引全球受众。
此外，合成介质可用于 创建本地化内容，适应不同的语言、文化和偏好。
无风险场景训练
医学生可以使用人工智能生成的症状图像来练习诊断罕见疾病，而这些图像很难在真实患者中记录下来。
例如，一家教学医院可以在不同的皮肤类型和阶段生成成千上万种不同的黑色素瘤表现，这样学生就可以培养模式识别技能，而无需等待数年才能自然遇到这些病例。
同样，应急小组可以使用危险或无法拍摄的灾难场景的合成视频进行训练，例如真实的核事故模拟或各种类型的结构性倒塌。
合成媒体的缺点
尽管合成介质具有许多优点，但承认和解决与该技术相关的潜在缺点和风险同样重要。
随着合成媒体变得越来越普遍，我们需要考虑其使用的道德、社会和法律影响。
虚假信息和虚假新闻的传播
与合成媒体相关的最重大风险之一是它有可能传播虚假信息和虚假新闻。
随着人工智能生成的内容变得更加真实且难以与真实内容区分开来，它可以用来创建和传播误导性或虚假信息。
这可能会产生严重的后果，例如影响公众舆论、破坏对媒体和机构的信任，甚至煽动暴力。
隐私和安全问题
合成媒体引发了严重的隐私和安全问题，尤其是在个人数据的使用方面。
人工智能算法需要大量数据才能创建逼真的合成内容，这些数据可能包括个人信息，例如图像、录音或生物识别数据。
如果这些数据没有得到适当的保护，或者个人没有明确同意其使用，则可能导致隐私侵犯和可能的滥用。
合成媒体的未来
市场数据显示，到2030年，合成媒体将呈爆炸式增长。实时人工智能生成将与人类创造的质量相匹配，因为新系统将同时组合文本、语音和视频。
我们预测，到2027年，90％的在线内容将包含合成元素，科技巨头已经在构建检测工具和安全框架。身份验证系统和水印将成为标准。
“合成现实” 平台将出现，用户可以在其中与人工智能生成的环境和角色进行无缝交互。
显然，如果使用得当，合成媒体会产生积极的影响，而且创建高质量的内容从未如此简单。
像这样的解决方案 AKOOL 的会说话的照片 通过对面部表情和唇部动作进行动画处理，使用户能够将静止图像变为现实。和 换脸 用户可以在视频或图像中无缝交换面孔。
如果你觉得上面的用例和示例很有趣，可以试试我们的 Face Swap、Talking Photo、 说话的头像，或 直播头像 自己探索合成图像和深度伪造的工具。
