Stellen Sie sich das mal vor: Sie stehen vor einem Spiegel, sehen aber nicht mehr in Ihr eigenes Gesicht, sondern in das von Barack Obama oder Angela Merkel. In Echtzeit wird Ihre eigene Mimik auf das fremde Gesicht übertragen. Dem TNG Innovation-Hacking-Team ist es gelungen, einen solchen Prototypen zu erstellen und in Echtzeit das Gesicht einer Person auf beliebige andere Gesichter zu übertragen. Die Grundlage hierfür ist der sogenannte 'Deep Fake'-Ansatz.

Zielpublikum: Data Engineer, Data Scientist, Project Leader, Decision Makers
Voraussetzungen: Basic AI Knowledge
Schwierigkeitsgrad: Anfänger

Extended Abstract:
Stellen Sie sich das mal vor: Sie stehen vor einem Spiegel, sehen aber nicht mehr in Ihr eigenes Gesicht, sondern in das von Barack Obama oder Angela Merkel. In Echtzeit wird Ihre eigene Mimik auf das fremde Gesicht übertragen.Dem TNG Innovation-Hacking-Team ist es gelungen, einen solchen Prototypen zu erstellen und in Echtzeit das Gesicht einer Person auf beliebige andere Gesichter zu übertragen. Die Grundlage hierfür ist der sogenannte 'Deep Fake'-Ansatz. Durch die Anwendung neuronaler Netze werden hier Gesichter in der Videoeingabe erkannt, übersetzt und zurück in die Videoausgabe integriert. Durch diese Technik ist es möglich, täuschend echte Imitationen auf andere Personen zu projizieren. Zum Einsatz kamen dabei in Keras trainierte Autoencoder-Netze, sowie verschiedene Algorithmen zur Gesichtserkennung.

In diesem Vortrag geben Thomas Endres und Martin Förtsch eine unterhaltsame und sehr anschauliche Einführung in die Welt der Deepfakes in Echtzeit. Dabei gehen sie insbesondere auf die Techniken im Bereich des Deep Learning ein, die bei dieser Anwendung zum Einsatz kommen. Mehrere Live-Demonstrationen runden das Erlebnis ab.