# ディープフェイクに用いられるGANアルゴリズムを理解する

Deepfakeは、特定の人の顔を特定のビデオで合成するためにAI技術の使用を指します。 2018年4月、元米国大統領バラック・オバマ大統領のドナルド・トランプ大統領の映像が世界に知られるようになりました。

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ホーム / ニュース・知財情報 ニュース・知財情報 ディープフェイクに用いられるGANアルゴリズムを理解する Deepfakeは、特定の人の顔を特定のビデオで合成するためにAI技術の使用を指します。 2018年4月、元米国大統領バラック・オバマ大統領のドナルド・トランプ大統領の映像が世界に知られるようになりました。 AI・ソフトウェア 2023.06.05 公開 IPLEX 約3分で読めます ディープフォーク Deepfakeは、特定の人の顔を特定のビデオで合成するためにAI技術の使用を指します。 2018年4月、元米国大統領バラック・オバマ大統領のドナルド・トランプ大統領の映像が世界に知られるようになりました。 Deepfake技術は、特定の人の表現だけでなく、ジェスチャーや声を再現することを可能にします。 Deepfakesに適用されるAIアルゴリズムは、Generative Adversarial Network(GAN)です。 ガンを詳しく見ていきましょう。 汎用型ホスピリルニューラルネットワーク(GAN) ジェネレーション・アタゴニスティック・ニューラル・ネットワーク(GAN)は、2つのニューラル・ネットワークで構成されています。 発電機と差別器で構成されます。 ここでは、クリエイターが実際のコンテンツのパターンを模倣し、偽りのコンテンツを作成すると、学習者はコンテンツの真正性を決定する方法を学びます。 [学習データ] トレーニングデータを受講するには、トレーニングデータが必要です。 GANの学習データは、コンストラクタがエミュレートしなければならない実際のデータを意味します。 例えば、人の顔を描くモデルを教えると、人の顔の絵が必要です。 顔データ3。 [学習方法] 学習は簡単です。 分類の問題のような各データのクラスをラベル付けするなど、人が回答を設定する必要はありません。 GAN学習は未熟な学習の性質を持っているので、エミュレートしたいデータを入力する必要があります。 2つのニューラルネットワークは、学習のために競争します。 これは、互いに競争し合い、お互いから学び合うので、その単語のホストリティが名前付けられているからです。 その結果、違いを分析し、お互いから学ぶ2つのニューラルネットワークの進化が学習プロセスに反映されます。 [発生] コンストラクタは、学習データの模擬パターンを目標に訓練され、差別化者の精度を最小限に抑えます。 デフォルトでは、コンストラクタへの入力はランダムなノイズであり、出力は学習データと同様にパターンを持つデータです。 つまり、コンストラクタは、ランダムなノイズを学習データと同様のパターンに変換する機能を学びます。 [センサー] ディスクリミネーターは、インプットが与えられたデータが、コンストラクタが作成した偽物データであり、決定の成功の確率を最大化するかどうかを判断するために教えられます。 言い換えれば、差別化者は実際のデータや偽物データを取り、実際のデータの確率値を出力します。 既存のAI技術は、差別化されたモデルで、オブジェクト認識や顔認識などの特定の質問に答えるために訓練されたモデルでした。 対照的に、GANは画像合成の分野で広く使われています。なぜなら、新しい画像を生成または再作成できるからです。 しかしながら、周りの人々の顔を合成する偽造のような犯罪のために有名人がよく使われます。これはいくつかの倫理的な議論をスパークしました。 しかし、画像合成の分野ではGANは使われません。 ガンズは様々な分野に幅広く使用でき、ガンモデルへの研究は、アカデミー内で積極的に行っています。 特に、特許分析を行うと、敵対的な学習方法を使用して、ノイズに耐性のあるモデルを作成できます。 韓国語原文を読む この記事は公表時点の情報に基づいています。個別の事情については、当事務所にご相談ください。 この分野について相談 ↗ 記事一覧 IPLEXに相談 知的財産の課題を、 ご相談ください。 技術の内容と事業上のご要望を踏まえ、対応方針を共に検討します。 ↗ お問い合わせ 新しい記事 認知症分析のためのAI：JLK Inspection特許分析 ↗ 前の記事 SUALAB特許分析:異常検知 ↗ 関連インサイト AI・ソフトウェア 2026.10.01 FiXを読む：ソフトマックス注意機構における特徴ごとの忘却制御 金容德弁理士がFiXの特徴単位ゲート、数値計算とページ型キャッシュを分析し、実験で示された効果と残る課題を整理します。 ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.30 MHAR：特徴部分空間ごとに過去の層を読み分ける仕組み 韓国弁理士の金容德が、Multi-Head Attention Residualsの深さ方向の情報選択、実験結果、実装コストと技術的効果を検討します。 ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.28 寄稿掲載：Claude Computer Useを手がかりに、AIエージェントの学習技術を特許から読み解く 金容德代表弁理士の寄稿がAI Timesに掲載されました。米国特許第12,585,862号を取り上げ、AIエージェントが画面操作を学ぶ仕組みを解説しています。 ↗ 記事を読む

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