Wonder Woman: Gal Gadot joue dans la série des années 70 de Lynda Carter dans Deepfake convaincant

Contenu

• Qu'est-ce qu'un deepfake ?
• Comment le Deepfake de Wonder Woman a-t-il été créé ?
• Quelle technologie a été utilisée pour créer le Deepfake ?
• Quelles sont les implications des deepfakes ?
• Conclusion

Gal Gadot joue dans un deepfake convaincant de la série emblématique des années 70 de Lynda Carter, Wonder Woman. Le deepfake a été créé à l'aide d'une technologie de pointe et a été largement salué pour sa précision. Dans cet article, nous allons explorer le deepfake et la technologie qui le sous-tend.

Qu'est-ce qu'un deepfake ?

Un deepfake est un type de technologie d'intelligence artificielle (IA) qui peut être utilisée pour créer des vidéos ou des images réalistes de personnes. Les deepfakes sont créés en utilisant une technique appelée réseaux antagonistes génératifs (GAN). Les GAN sont un type d'IA qui peut générer de nouvelles données à partir de données existantes. Dans le cas des deepfakes, les GAN sont utilisés pour générer des images ou des vidéos réalistes de personnes.

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Comment le Deepfake de Wonder Woman a-t-il été créé ?

Le deepfake de Gal Gadot dans le rôle de Lynda Carter dans la série des années 70, Wonder Woman, a été créé en utilisant une combinaison d'IA et d'infographie. Tout d'abord, un GAN a été utilisé pour générer une image réaliste de Gal Gadot. Ensuite, l'infographie a été utilisée pour créer un deepfake convaincant de Lynda Carter. Enfin, le deepfake a été rendu en vidéo haute définition.

Quelle technologie a été utilisée pour créer le Deepfake ?

Le deepfake a été créé en utilisant une combinaison d'IA et d'infographie. L'IA utilisée était un GAN, qui est un type d'IA qui peut générer de nouvelles données à partir de données existantes. L'infographie utilisée était une combinaison de modélisation 3D, de capture de mouvement et de technologie de reconnaissance faciale.

Quelles sont les implications des deepfakes ?

Les deepfakes ont le potentiel d'être utilisés à la fois pour le bien et pour le mal. D'une part, les deepfakes peuvent être utilisés pour créer des images et des vidéos réalistes de personnes à des fins de divertissement. D'autre part, les deepfakes peuvent également être utilisés pour créer des images et des vidéos fausses ou trompeuses de personnes à des fins malveillantes.

Conclusion

Le deepfake de Gal Gadot dans le rôle de Lynda Carter dans la série des années 70, Wonder Woman, est un exemple convaincant du pouvoir des deepfakes. Le deepfake a été créé à l'aide d'une combinaison d'IA et d'infographie, et a été largement salué pour sa précision. Bien que les deepfakes aient le potentiel d'être utilisés à la fois pour le bien et pour le mal, il est important d'être conscient des implications de cette technologie.

FAQ

Q :Qu'est-ce qu'un deepfake ?
UN: Un deepfake est un type de technologie d'intelligence artificielle (IA) qui peut être utilisée pour créer des vidéos ou des images réalistes de personnes. Q :Comment le deepfake de Wonder Woman a-t-il été créé ?
UN: Le deepfake a été créé en utilisant une combinaison d'IA et d'infographie. Tout d'abord, un GAN a été utilisé pour générer une image réaliste de Gal Gadot. Ensuite, l'infographie a été utilisée pour créer un deepfake convaincant de Lynda Carter. Enfin, le deepfake a été rendu en vidéo haute définition. Q :Quelles sont les implications des deepfakes ?
UN: Les deepfakes ont le potentiel d'être utilisés à la fois pour le bien et pour le mal. D'une part, les deepfakes peuvent être utilisés pour créer des images et des vidéos réalistes de personnes à des fins de divertissement. D'autre part, les deepfakes peuvent également être utilisés pour créer des images et des vidéos fausses ou trompeuses de personnes à des fins malveillantes.

Tableau

Les deepfakes sont une technologie puissante qui a le potentiel d'être utilisée à la fois pour le bien et pour le mal. Il est important d'être conscient des implications de cette technologie et de l'utiliser de manière responsable. Pour plus d'informations sur les deepfakes, consultez Cet article de The Verge ou Cet article du CNET.