AI(처음에는 생성적 적대 신경망, 지금은 확산 모델 등 다른 아키텍처도 점점 늘고 있음)를 이용해 영상, 이미지, 오디오에서 사람의 얼굴, 목소리, 외모를 합성하거나 대체하는 기반 기술과 기법을 가리키며, 그런 콘텐츠에 대한 특정 반응이나 '피로감'과는 구별된다.
기술적으로 딥페이크 기법은 수십 년에 걸친 컴퓨터 비전과 CGI 얼굴 조작 연구를 기반으로 하며, 2014년 Ian Goodfellow가 도입한 생성적 적대 신경망(GAN)이 설득력 있고 자동화 가능한 얼굴 교체를 실현시킨 핵심적 기술 도약을 제공했다. 최근의 딥페이크 도구들은 GAN만이 아니라 확산 기반 생성 모델을 점점 더 많이 사용하고 있다.
예문
"그 정치인이 충격적인 발언을 하는 영상이 알고 보니 딥페이크였다—얼굴 합성은 잘됐는데 오디오 타이밍이 안 맞아서 들통났다."
유래 & 사용법
'deepfake'라는 용어는 2017년 가을 'deepfakes'라는 아이디를 쓰는 익명의 레딧 사용자가 만들었다. 이 사람은 오픈소스 얼굴 교체 머신러닝 코드를 이용해 유명인의 얼굴을 다른 영상에 합성했고, 이 기법과 결과물을 공유하기 위해 r/deepfakes라는 서브레딧을 만들었다. 이 서브레딧은 약 1년 만에 폐쇄됐지만, 2018년 3월까지 이 용어는 이미 주류 언론 보도, 학술 연구, 정부 청문회로까지 퍼졌다.
이 기반이 되는 AI 얼굴·음성 합성 기술 자체를 가리키며, 그에 대한 사회적 반응이나 '피로감'(이는 별개 용어인 '딥페이크 피로'가 다룸)과는 구별해서 쓴다.
MENTIONS OVER TIME
1 observed mention · XBRAINROT RADAR
분류 태그·트렌드 추이·플랫폼 분포·커뮤니티 투표 등 더 많은 데이터를 보려면 영어 원문으로 Deepfake 영어 전체 항목 →
Based on 1 Radar observation
WHEN DID YOU FIRST HEAR THIS?
CLICK AN OPTION BELOW TO CAST YOUR VOTE.
[ VOTE TO REVEAL COMMUNITY RESULTS ]