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El experimento reciente de Linus Media Group revela lo fácil que se ha vuelto el face swapping con inteligencia artificial en apenas cinco años. En su vídeo el equipo muestra el flujo de trabajo completo desde la selección del metraje hasta el entrenamiento del modelo y explica por qué, a pesar de las herramientas accesibles, un enfoque casero sigue exigiendo mucho tiempo y paciencia, sobre todo para alinear una pista de audio convincente.
Los pasos clave que describen incluyen elegir planos con buena resolución y movimientos controlados, preparar datos de entrenamiento, ajustar parámetros del modelo y pulir los resultados cuadro a cuadro. También subrayan que el audio es un reto importante: clonar la voz o sincronizar labios de forma creíble suele requerir edición fina y reiteradas iteraciones.
Además comparten consejos prácticos para detectar deepfakes: observar parpadeos y microexpresiones, buscar desajustes en la iluminación o reflejos, detectar artefactos extraños en bordes y pelo, y vigilar incoherencias en la sincronía labial. En el vídeo enlazan recursos útiles como la guía para detectar deepfakes de Hany Farid. El experimento, con toques de humor sobre cómo a veces hasta tu abuela no lo notaría, va acompañado de un patrocinio de Bitdefender que recuerda la importancia de mantener seguros los dispositivos reales.
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