Pencarian
Deepfake

Membuat Deepfake Makin Mudah, Bagaimana Mendeteksinya?

Saat ini, informasi palsu yang diolah menggunakan AI semakin masif. Terakhir kita mendapat berita sejumlah tokoh sekelas gubernur dibuat seperti mempromosikan produk tertentu. Bagaimana deepfake dibuat dan bagaimana mendeteksinya agar kita lebih waspada?

Prompter JejakAI
Rabu, 7 Mei 2025
Oleh: IP
JejakAI
Midjourney

Deepfake dibuat dengan memanfaatkan kecerdasan buatan, khususnya algoritma deep learning seperti Deep Neural Networks (DNN) dan Generative Adversarial Networks (GAN)357. Berikut tahapan umumnya:

Pengumpulan Data: Mengumpulkan banyak gambar, video, atau audio dari target, mencakup berbagai ekspresi wajah dan intonasi suara agar hasil deepfake semakin akurat5.

Pelatihan Model AI: Data yang terkumpul digunakan untuk melatih model deep learning agar bisa mengenali, memetakan, dan mereplikasi fitur wajah, suara, serta ekspresi target secara detail.

Pemetaan & Manipulasi: Model AI memetakan posisi, gerakan, dan ekspresi wajah sumber, lalu menggantinya ke wajah target di video atau audio lain dengan hasil yang tampak alami.

Penyempurnaan dengan GAN: GAN terdiri dari dua bagian, generator (menciptakan konten palsu) dan discriminator (mendeteksi keaslian). Keduanya “berlomba” hingga konten palsu sulit dibedakan dari aslinya.

Pembuatan Konten Akhir: Setelah model cukup terlatih, AI dapat menghasilkan video, gambar, atau audio deepfake yang tampak nyata dan sulit dibedakan dari konten asli569.

Teknologi ini bisa digunakan untuk menukar wajah, menciptakan suara palsu, atau menyelaraskan gerakan bibir dengan audio baru (lip sync), sehingga hasil manipulasi sangat meyakinkan dan realistis.

Baca juga: Instagram Edits Saingi CapCut dalam Dunia Editing Video

Generative Adversarial Networks (GANs) membuat deepfake melalui interaksi kompetitif antara dua komponen utama:

Generator: Menghasilkan konten palsu (video/audio) dengan mempelajari pola data asli (ekspresi wajah, gerakan bibir, intonasi suara) dari dataset target.

Discriminator: Mengevaluasi keaslian konten dengan membandingkannya terhadap data asli. Jika terdeteksi palsu, generator memperbaiki hasilnya.

Proses ini berulang hingga generator menghasilkan konten yang tidak bisa dibedakan dari aslinya. Misalnya, dalam video deepfake, generator belajar mereplikasi gerakan mata atau ekspresi wajah target, sementara discriminator memaksa peningkatan realisme melalui umpan balik. 

Berikut adalah alat populer untuk deepfake

DeepFaceLab

FaceSwap

Avatarify (untuk real-time video)

FakeApp (versi awal yang populer)


Bagaimana video wajah dibuat?


Halaman 1 2 3 4
Komentar
Silakan lakukan login terlebih dahulu untuk bisa mengisi komentar.
JejakAI
Exploring AI for Humanity
JejakAI adalah situs web yang membahas berita, tren, dan perkembangan terbaru seputar kecerdasan buatan, menghadirkan analisis mendalam serta informasi terkini tentang inovasi di dunia AI.
Copyright © 2025 JejakAI. All Rights Reserved. | dashboard