dot (أو مجموعة أدوات التزييف العميق الهجومية) يجعل التزييف العميق في الوقت الفعلي والقابل للتحكم جاهزًا للحقن في الكاميرات الافتراضية. تم إنشاء dot لإجراء اختبار الاختراق ضد أنظمة التحقق من الهوية ومؤتمرات الفيديو على سبيل المثال، لاستخدام محللي الأمن، وأعضاء الفريق الأحمر، وباحثي القياسات الحيوية.

إذا كنت تريد معرفة المزيد عن كيفية استخدام dot لاختبارات الاختراق باستخدام التزييف العميق في الصناعة، اقرأ هذه المقالات من The Verge و Biometric Update.

تم تطوير dot لأغراض البحث والتوضيح. كمستخدم نهائي، تقع على عاتقك مسؤولية الامتثال لجميع القوانين المعمول بها عند استخدام هذا البرنامج. لا يتحمل المؤلفون والمطورون المساهمون أي مسؤولية ولا يتحملون مسؤولية أي إساءة استخدام أو ضرر ناتج عن استخدام هذا البرنامج.

كيف يعمل

باختصار، يعمل dot على هذا النحو

flowchart LR;
    A(تغذية كاميرا الويب الخاصة بك) --> B(مجموعة من التزييف العميق في الوقت الفعلي);
    B(مجموعة من التزييف العميق في الوقت الفعلي) --> C(الحقن في الكاميرا الافتراضية);

جميع التزييفات العميقة التي يدعمها dot لا تتطلب تدريبًا إضافيًا. يمكن استخدامها في الوقت الفعلي بسرعة على صورة تصبح هدفًا لانتحال الوجه. الطرق المدعومة:

• تبادل الوجوه (عبر SimSwap)، بدقة 224 و 512
  • مع خيار تحسين دقة الوجه (عبر GPen) بدقة 256 و 512
• تبادل الوجوه بجودة أقل (عبر OpenCV)
• FOMM، نموذج الحركة من الدرجة الأولى لتحريك الصور

تشغيل dot

الواجهة الرسومية

تثبيت الواجهة الرسومية

قم بتنزيل وتشغيل الملف التنفيذي لـ dot وفقًا لنظام التشغيل الخاص بك:

• Windows (تم الاختبار على Windows 10 و 11):

  • قم بتنزيل dot.zip من هنا، قم بفك ضغطه ثم قم بتشغيل dot.exe

• Ubuntu:

  • قيد التنفيذ

• Mac (تم الاختبار على Apple M2 Sonoma 14.0):

  • قم بتنزيل dot-m2.zip من هنا وقم بفك ضغطه
  • افتح الطرفية وقم بتشغيل xattr -cr dot-executable.app لإزالة أي سمات ممتدة
  • في حالة حدوث خطأ في قراءة الكاميرا:
    • انقر بزر الماوس الأيمن واختر إظهار محتويات الحزمة
    • قم بتشغيل dot-executable من المجلد Contents/MacOS

استخدام الواجهة الرسومية

مثال على الاستخدام:

1. حدد الصورة المصدر في الحقل source.
2. حدد رقم معرف الكاميرا في الحقل target. في معظم الحالات، 0 هو معرف الكاميرا الصحيح.
3. حدد ملف التهيئة في الحقل config_file. اختر تهيئة افتراضية من القائمة المنسدلة أو استخدم ملفًا مخصصًا.
4. (اختياري) حدد الحقل use_gpu لاستخدام GPU.
5. انقر على زر RUN لبدء التزييف العميق.

لمزيد من المعلومات حول كل حقل، انقر على القائمة Help/Usage.

شاهد فيديو العرض التوضيحي التالي لفهم أفضل للواجهة:

سطر الأوامر

تثبيت واجهة سطر الأوامر

تثبيت المتطلبات الأساسية

• Linux

  sudo apt install ffmpeg cmake
  

• MacOS

  brew install ffmpeg cmake
  

• Windows

  1. قم بتنزيل وتثبيت Visual Studio Community من هنا
  2. قم بتثبيت تطوير سطح المكتب باستخدام C++ من مثبت Visual Studio

إنشاء بيئة Conda

تفترض التعليمات أن لديك Miniconda مثبتة على جهازك. إذا لم يكن لديك، يمكنك الرجوع إلى هذا الرابط للحصول على تعليمات التثبيت.

مع دعم GPU

conda env create -f envs/environment-gpu.yaml
conda activate dot

قم بتثبيت تبعيات torch و torchvision بناءً على إصدار CUDA المثبت على جهازك:

• قم بتثبيت CUDA 11.8 من الرابط

• قم بتثبيت cudatoolkit من conda: conda install cudatoolkit=<cuda_version_no> (استبدل <cuda_version_no> بالإصدار الموجود على جهازك)

• قم بتثبيت تبعيات torch و torchvision: pip install torch==2.0.1+<cuda_tag> torchvision==0.15.2+<cuda_tag> torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118، حيث <cuda_tag> هو علامة CUDA المحددة من قبل Pytorch. على سبيل المثال، pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 لـ CUDA 11.8.

  ملاحظة: يمكن استخدام torch1.9.0+cu111 أيضًا.

للتحقق من تثبيت torch و torchvision بشكل صحيح، قم بتشغيل الأمر التالي: python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())". إذا كان الإخراج True، فقد تم تثبيت التبعيات مع دعم CUDA.

مع دعم MPS (Apple Silicon)

conda env create -f envs/environment-apple-m2.yaml
conda activate dot

للتحقق من تثبيت torch و torchvision بشكل صحيح، قم بتشغيل الأمر التالي: python -c "import torch; print(torch.backends.mps.is_available())". إذا كان الإخراج True، فقد تم تثبيت التبعيات مع دعم إطار عمل Metal.

مع دعم CPU (بطيء، غير موصى به)

conda env create -f envs/environment-cpu.yaml
conda activate dot

تثبيت dot

pip install -e .

تنزيل النماذج

• قم بتنزيل نقاط تفتيش نموذج dot من هنا
• قم بفك ضغط الملف الذي تم تنزيله في جذر هذا المشروع

استخدام واجهة سطر الأوامر

قم بتشغيل dot --help للحصول على قائمة كاملة بالخيارات المتاحة.

1. Simswap

   dot -c ./configs/simswap.yaml --target 0 --source "./data" --use_gpu
   

2. SimSwapHQ

   dot -c ./configs/simswaphq.yaml --target 0 --source "./data" --use_gpu
   

3. FOMM

   dot -c ./configs/fomm.yaml --target 0 --source "./data" --use_gpu
   

4. FaceSwap CV2

   dot -c ./configs/faceswap_cv2.yaml --target 0 --source "./data" --use_gpu
   
   

ملاحظة: لتمكين تحسين دقة الوجه، استخدم العلم --gpen_type gpen_256 أو --gpen_type gpen_512. لاستخدام dot على CPU (غير موصى به)، لا تمرر العلم --use_gpu.

التحكم في dot عبر CLI

إخلاء مسؤولية: نستخدم تقنية SimSwap في العرض التوضيحي التالي

تشغيل dot عبر أي من الطرق المذكورة أعلاه ينتج Deepfake في الوقت الفعلي على تغذية الفيديو المدخلة باستخدام الصور المصدر من مجلد data/.

عند تشغيل dot، تظهر قائمة بخيارات التحكم المتاحة في نافذة الطرفية كما هو موضح أعلاه. يمكنك التبديل بين الصور المصدر المختلفة وتحديدها بالضغط على مفتاح التحكم المرتبط.

شاهد فيديو العرض التوضيحي التالي لفهم أفضل لخيارات التحكم: