Je eigen gezicht op een filmpersonage plakken is geestig en vrij onschuldig, een politicus iets laten zeggen wat hij of zij nooit gezegd heeft is al van een andere orde. We hebben het uiteraard over deepfakes. Hoe werkt de technologie achter synthetische media?

Een belangrijk containerbegrip waar deepfakes onder vallen is ‘synthetische media’. Dat staat voor content die niet door mensen is gemaakt, maar door computers gegenereerd. Het gaat bijvoorbeeld om foto’s of video’s die niet echt zijn, maar er wel heel echt uitzien. Maar het kan ook gaan om audio, teksten of virtuele objecten. De content wordt geproduceerd door een algoritme op basis van kunstmatige intelligentie (AI, artificial intelligence). 

Deze AI wordt gevoed en getraind door data, zoals foto’s met verschillende gezichtskenmerken, bewegende beelden van een persoon, teksten, muziek of het interieur van huizen. Hoe groter de dataset, des te beter de vaardigheden van het algoritme worden. Software heeft ten opzichte van mensen het voordeel dat het content met hoge snelheid en op oneindige schaal kan produceren.

Een algoritme kan op basis van een dataset met bijvoorbeeld foto’s van tienduizenden personen de gelaatskenmerken analyseren, zoals de positie en kenmerken van de ogen, neus en mond, wenkbrauwen, haar en bijvoorbeeld moedervlekken. Door die vanuit verschillende hoeken te analyseren ontstaat een 3D-model van het gezicht. 

Op basis daarvan, en de overeenkomsten en verschillen tussen mensen in de dataset, kan het algoritme zelf mensen ‘maken’. Wanneer beelden gecombineerd worden van echte mensen wordt dit een deepfake genoemd. Maar het kan ook op basis van random noise, oftewel pixels.

©PXimport

Face swappen

Een onderdeel dat vaak in het nieuws komt, is een zogenoemde deepfake-video of -foto. Hierbij wordt een persoon gedeeltelijk vervangen door een andere persoon – bijvoorbeeld door het gezicht te verwisselen. Het begrip ‘deepfake’ is een samenvoeging van twee Engelse woorden: ‘deep learning’ en ‘fake’. Deep learning is een onderdeel van ‘machine learning’, dat gebaseerd is op kunstmatige neurale netwerken. Het wordt gebruikt om bestaande afbeeldingen en video te combineren, en delen ervan te integreren. 

Bij veel deepfake-video’s wordt meestal alleen een klein deel van een persoon vervangen: het gezicht. Dit heet een ‘faceswap’. Dit scheelt kostbare rekenkracht en het is beduidend minder complex omdat niet al het haar, lichaam, kleding en de achtergrond hoeft te worden vervangen. In de praktijk worden vaak alleen de gelaatstrekken van een hoofd overgenomen, zoals de ogen, neus, wenkbrauwen, gezichtshaar en mond. Deze worden wel zo aangepast dat de kleur en de belichting van het gezicht overeenkomt met het origineel. 

Het resultaat ziet er vaak verrassend echt uit, zeker wanneer het personen betreft die qua bouw een beetje op elkaar lijken. Een bekend voorbeeld is een scène van Arnold Schwarzenegger in Terminator 2, waarbij het gezicht is vervangen door aartsrivaal Sylvester Stallone. Een faceswap is tegenwoordig zo eenvoudig dat iedere consumentencomputer het kan: er bestaat kant-en-klare opensource-software voor. Ook smartphones zijn krachtig genoeg en er zijn talloze apps, zoals Reface.

Hoe werkt deepfake?

Het manipuleren van bestaande beelden of een faceswap werkt door eerst het bronbeeld uitvoerig te analyseren: de positie en de bewegingen van alle onderdelen van het gezicht worden uitvoerig ontleedt, evenals het licht en de hoek van het gezicht. Alle individuele frames worden apart opgeslagen. Vervolgens gebeurt hetzelfde met het doelbeeld, waarbij de gezichten over elkaar worden gelegd. Hoe groter de dataset aan beelden is, des te beter is het eindresultaat.

Het produceren van een compleet nieuw beeld door een algoritme werkt anders. Dit gebeurt met een techniek die bekend staat als GAN (Generative Adversarial Network). Dit is een klasse van algoritmen voor ongecontroleerd leren. Het werkt door middel van een soort spelscenario waarbij twee neurale netwerken tegen elkaar strijden en samenwerken. 

Het eerste netwerk is de generator, die een beeld genereert (maar het kan ook een tekst of audiofragment zijn). Het tweede netwerk is de discriminator, die is getraind op een grote database van voorbeelden en probeert te detecteren of het beeld echt is, of gefabriceerd door de generator. Dit proces gaat net zo lang door tot het door het eerste netwerk geproduceerde beeld zo goed is, dat het aangemerkt wordt als echt. Het netwerk van de generator traint zichzelf dus als het ware omdat het telkens anticipeert op de afwijzingen van de discriminator. 

Een GAN die op foto’s is getraind, kan zelf beelden genereren die niet van echt te onderscheiden zijn. Deze foto’s of video’s zijn dus niet samengesteld uit echte beelden, zoals bij deepfake, maar volledig op basis van nieuwe pixels gegenereerd. Het gaat dan dus om mensen die in werkelijkheid niet bestaan, maar er wel levensecht uitzien. Voorbeelden zijn te zien op sites als thispersondoesnotexist.com. Voor katten, huiskamers en landschappen bestaat deze techniek ook.

Hollywood

De techniek worden steeds vaker toegepast in Hollywoodfilms. In Terminator Genisys, Captain Marvel, Tron: Legacy, The Irishman en Gemini werden hoofdrolspelers tientallen jaren jonger gemaakt. In 2016 zagen we een jonge Carrie Fisher als prinses Leia in Star Wars: Rogue One en in Episode IX figureerde zij zelfs na haar dood.

Amerikaanse filmmakers overwegen zelfs de in 1955 overleden acteur James Dean, te laten figureren in een nieuwe Vietnamfilm, omdat ze zijn persoon zo goed bij de rol vinden passen. Ook voor tv en op YouTube worden steeds vaker deepfakes gebruikt. Zo zond het Britse tv-netwerk Channel 4 beelden van Koningin Elizabeth uit waarbij ze een TikTok-dans deed. 

In Zondag met Lubach ontkrachtte Gerry Baudet uitspraken die door zijn ‘broertje’ waren gedaan. In december 2020 publiceerde YouTube-kanaal Sassy Justice, van de makers van South Park, een zogenaamd kerstverhaal van President Trump waarin twee rendieren onderling ruzie krijgen over de uitslag van de verkiezingen. De opname lijkt verrassend echt, inclusief de bewegingen, handgebaren, gelaatstrekken en de stem van Trump. 

Tenslotte ontstond onlangs veel reuring nadat De Correspondent een gemanipuleerd filmpje van Mark Rutte online zette, waarin het leek alsof de VVD-politicus ineens wel erg begaan was met het klimaat. Op de stem na zou je het zo geloven! 

Tekst: Jeroen Horlings

Wanneer je je dekbed gewassen hebt, wil je dat het natuurlijk weer lekker dik en luchtig aanvoelt. Maar wanneer je hem gewoon in de droger gooit, kan de vulling gaan klonteren, zodat er dunne stukken en dikke stukken ontstaan. Dat slaapt niet echt lekker. Om dat te voorkomen, gooien veel mensen er een paar tennisballen bij. Helpt dat echt?

Wat tennisballen in de droger doen

Tijdens het drogen raken de tennisballen telkens het dekbed. Dat helpt vooral bij dons en veren. Als die nat zijn, blijven ze aan elkaar plakken en zakt de vulling in. Door de constante beweging vallen die samengepakte delen weer uiteen, waardoor de vulling zich opnieuw verspreidt. Zo kan de warme lucht overal beter bij en droogt het dekbed gelijkmatiger. De droogtijd wordt er niet korter van, maar het dekbed komt wel duidelijk voller uit de droger.

Hoeveel tennisballen zijn genoeg?

Met één tennisbal in de wasdroger merk je vaak weinig, zeker bij een groot dekbed. Die verdwijnt al snel in de stof en heeft dan weinig effect. Met twee tot vier ballen werkt het beter, omdat ze het dekbed op meerdere plekken tegelijk in beweging houden. Zolang de ballen vrij kunnen bewegen en niet vast blijven zitten in de vulling, doen ze hun werk.

Kun je elke tennisbal gebruiken bij het drogen van een dekbed in de droger?

iet elke tennisbal is even geschikt. Vooral nieuwe of felgekleurde ballen kunnen bij hogere temperaturen kleur afgeven en kleine pluisjes verliezen van de vilten buitenlaag. Dat komt niet vaak voor, maar het risico is wel aanwezig. Gebruik je oudere tennisballen, dan is de kans hierop kleiner. Wil je dat verder beperken, dan kun je de ballen in een oude witte sok stoppen en die dichtknopen. Het effect blijft grotendeels hetzelfde, al is het iets minder uitgesproken dan met losse ballen.

Geef het dekbed genoeg ruimte in de droger

Tennisballen helpen alleen als het dekbed voldoende ruimte heeft om te bewegen. Is de trommel te vol, dan draait alles als één geheel rond en gebeurt er weinig. Wil je grote tweepersoonsdekbedden drogen, dan heb je een droger met een ruime trommel nodig. Heb je die niet zelf? Kijk dan of er een wasserette bij je in de buurt is. Meer ruimte zorgt voor meer beweging en daarmee voor een beter eindresultaat.

Niet elk dekbed kan in de droger

Tennisballen hebben vooral effect bij dons- en verendekbedden. Bij synthetische vulling is dat verschil kleiner en kan de constante beweging van de ballen de vulling na verloop van tijd zelfs vervormen. Wol, zijde en andere natuurlijke materialen mogen meestal helemaal niet in de droger. Check daarom altijd eerst het waslabel voordat je het dekbed in de trommel legt.

Even tussendoor opschudden helpt

Haal het dekbed halverwege het programma even uit de droger en schud het los, alsof je het bed opmaakt. Leg het daarna omgedraaid terug in de trommel. Zo verdeelt de vulling zich opnieuw en kan het dekbed gelijkmatiger drogen.

Wat kun je van het eindresultaat verwachten?

Tennis- of drogerballen zijn vooral een hulpmiddel, geen vervanging voor de juiste drooginstellingen. Droog het dekbed niet te vaak of te heet: kies een lage of middelhoge temperatuur en selecteer een speciaal dons- of beddengoedprogramma als dat op je droger zit. Zorg ook voor voldoende ruimte in de trommel. Als je dan ook nog eens ballen laat meedraaien, heb je er alles aan gedaan om te zorgen dat je dekbed weer lekker vol uit de droger komt!

Waarom start een computer met een SSD binnen enkele seconden op, terwijl een oude harde schijf blijft ratelen? Het vervangen van een HDD door een SSD is de beste upgrade voor een trage laptop of pc. We leggen in dit artikel uit waar die enorme snelheidswinst vandaan komt en wat het fundamentele verschil is tussen deze twee opslagtechnieken.

Iedereen die zijn computer of laptop een tweede leven wil geven, krijgt vaak hetzelfde advies: vervang de oude harde schijf door een SSD. De snelheidswinst is direct merkbaar bij het opstarten en het openen van programma's. Maar waar komt dat enorme verschil in prestaties vandaan? Het antwoord ligt in de fundamentele technologie die schuilgaat onder de behuizing van deze opslagmedia.

De vertraging van mechanische onderdelen

Om te begrijpen waarom een Solid State Drive (SSD) zo snel is, moeten we eerst kijken naar de beperkingen van de traditionele harde schijf (HDD). Een HDD werkt met magnetische roterende platen. Dat kun je vergelijken met een geavanceerde platenspeler. Wanneer je een bestand opent, moet een fysieke lees- en schrijfkop zich naar de juiste plek op de draaiende schijf verplaatsen om de data op te halen. Dat fysieke proces kost tijd, wat we latentie noemen. Hoe meer de data op de schijf verspreid staat, hoe vaker de kop heen en weer moet bewegen en wachten tot de juiste sector onder de naald doordraait. Dit mechanische aspect is de grootste vertragende factor in traditionele opslag.

©Claudio Divizia

Flashgeheugen en directe gegevensoverdracht

Een SSD rekent definitief af met deze wachttijden omdat er geen bewegende onderdelen in de behuizing zitten. De naam 'Solid State' verwijst hier ook naar; het is een vast medium zonder rammelende componenten. In plaats van magnetische platen gebruikt een SSD zogenoemd NAND-flashgeheugen. Dat is vergelijkbaar met de technologie in een usb-stick, maar dan veel sneller en betrouwbaarder. Omdat de data op microchips wordt opgeslagen, is de toegang tot bestanden volledig elektronisch. Er hoeft geen schijf op toeren te komen en er hoeft geen arm te bewegen. De controller van de SSD stuurt simpelweg een elektrisch signaal naar het juiste adres op de chip en de data is direct beschikbaar.

Toegangstijd en willekeurige leesacties

Hoewel de maximale doorvoersnelheid van grote bestanden bij een SSD indrukwekkend is, zit de echte winst voor de consument in de toegangstijd. Een besturingssysteem zoals Windows of macOS is constant bezig met het lezen en schrijven van duizenden kleine systeembestandjes. Een harde schijf heeft daar enorm veel moeite mee, omdat de leeskop als een bezetene heen en weer moet schieten. Een SSD kan deze willekeurige lees- en schrijfopdrachten (random read/write) nagenoeg gelijktijdig verwerken met een verwaarloosbare vertraging. Dat is de reden waarom een pc met een SSD binnen enkele seconden opstart, terwijl een computer met een HDD daar soms minuten over doet.

©KanyaphatStudio

Van SATA naar NVMe-snelheden

Tot slot speelt de aansluiting een rol in de snelheidsontwikkeling. De eerste generaties SSD's gebruikten nog de SATA-aansluiting, die oorspronkelijk was ontworpen voor harde schijven. Hoewel dat al een flinke verbetering was, liepen snelle SSD's tegen de grens van deze aansluiting aan. Moderne computers maken daarom gebruik van het NVMe-protocol via een M.2-aansluiting. Deze technologie communiceert rechtstreeks via de snelle PCIe-banen van het moederbord, waardoor de vertragende tussenstappen van de oude SATA-standaard worden overgeslagen. Hierdoor zijn snelheden mogelijk die vele malen hoger liggen dan bij de traditionele harde schijf.