Опубликовано February 21, 2026 - Обновлено February 21, 2026 - 5 мин чтения
Как искусственный интеллект создаёт deepfake-фотографии
Практический разбор того, как GAN, диффузионные модели и face swap создают реалистичные deepfake-изображения.
В эпоху, когда визуальному контенту уже нельзя доверять без проверки, искусственный интеллект сделал deepfake-фотографии одной из самых спорных технологий. Эти изображения выглядят правдоподобно, но полностью сфабрикованы.
Технологический движок иллюзии
В основе многих deepfake-систем лежат генеративно-состязательные сети (GAN). Одна нейросеть создаёт поддельные изображения, а другая пытается отличить их от настоящих.
После множества циклов обучения генератор начинает выдавать результат, который сложно распознать даже человеку.
Подмена лиц и точечная манипуляция
Помимо GAN активно используются диффузионные модели и автоэнкодеры. Face swap-системы анализируют форму лица, расстояние между ключевыми точками и тон кожи, чтобы аккуратно встроить одну личность в другое изображение.
Из-за доступности современных инструментов создавать реалистичные синтетические фото теперь могут даже пользователи без технической подготовки.
Высокие риски
Deepfake-фото уже применяются для дезинформации, подделки личности и несанкционированных интимных изображений. По мере роста мощности моделей риски для общества и права становятся всё серьёзнее.
Обнаружение и противодействие
Исследователи развивают инструменты детекции, которые ищут артефакты пикселей, ошибки света и аномалии метаданных. Но генерация и детекция развиваются одновременно, поэтому это постоянная гонка.
Для устойчивого решения нужны технические меры защиты, прозрачные правила платформ, просвещение пользователей и чёткая правовая база.