딥페이크 뜻, 예시, 관련 표현 (deepfake)

‘딥페이크’의 뜻은 ‘인공지능 기술을 이용하여 만들어낸 조작된 이미지나 영상’입니다. 영어로 deepfake라고 쓰며, '딥러닝(deep learning)'과 '가짜(fake)'의 합성어로, 누군가의 얼굴이나 목소리를 다른 사람의 것으로 교체하여 실제처럼 보이게 하는 영상 또는 음성을 의미합니다.

💡

격식, 학술적 등 11가지 문체 선택이 가능한 엔그램 영어 번역기를 사용해보세요.

영어 번역기 바로가기

유래

딥페이크는 2017년에 처음 알려졌습니다. "deepfakes"라는 이름을 가진 익명의 Reddit 사용자가 유명인들의 딥페이크 영상과 함께 사용자가 직접 영상에 나오는 얼굴을 다른 얼굴과 맞바꿀 수 있는 GAN 도구를 배포하기 시작했습니다. 이 영상과 도구는 인터넷과 소셜 미디어를 통해 빠르게 퍼져나갔습니다.

예시 문장

The rise of deepfake technology has raised concerns about the spread of misinformation. (딥페이크 기술의 부상으로 허위 정보 확산에 대한 우려가 제기되었다.)
Researchers are developing AI tools to detect deepfakes in social media posts. (연구자들은 소셜 미디어 게시물에서 딥페이크를 탐지하기 위한 AI 도구를 개발하고 있다.)
The movie studio used deepfake technology to de-age the actor for flashback scenes. (영화 스튜디오는 회상 장면을 위해 배우의 나이를 어리게 만드는 딥페이크 기술을 사용했다.)
Deepfake videos of celebrities saying outrageous things have gone viral on TikTok. (유명인들이 터무니없는 말을 하는 딥페이크 영상이 틱톡에서 바이럴되었다.)
The government is considering legislation to combat the malicious use of deepfakes. (정부는 딥페이크의 악의적 사용을 막기 위한 법안을 고려하고 있다.)
Experts warn that deepfakes could be used to manipulate stock markets. (전문가들은 딥페이크가 주식 시장을 조작하는 데 사용될 수 있다고 경고한다.)
The educational video used deepfake technology to bring historical figures to life. (교육 영상은 역사적 인물들을 생생하게 재현하기 위해 딥페이크 기술을 사용했다.)
Deepfake audio scams have become a growing concern for cybersecurity experts. (딥페이크 오디오 사기가 사이버 보안 전문가들 사이에서 점점 더 큰 우려를 불러일으키고 있다.)
The art exhibition featured portraits created using deepfake algorithms. (미술 전시회는 딥페이크 알고리즘을 사용해 만든 초상화를 선보였다.)
Journalists are being trained to identify and report on deepfake content. (기자들은 딥페이크 콘텐츠를 식별하고 보도하는 훈련을 받고 있다.)

연관 구문

Generative Adversarial Networks (GANs, 생성적 적대 신경망)

생성적 적대 신경망(GANs)은 서로 경쟁하는 두 개의 신경망으로 구성된 머신러닝 모델의 한 종류입니다. GAN의 두 가지 핵심 구성요소는 다음과 같습니다:

생성자(Generator): 실제 데이터와 유사한 인공 데이터(예: 이미지, 오디오, 텍스트)를 생성하는 법을 학습하는 합성곱 신경망입니다.
판별자(Discriminator): 실제 데이터와 인공적으로 생성된 데이터를 구분하는 법을 학습하는 역합성곱 신경망입니다.

예시 문장

Generative Adversarial Networks are widely used to generate high-quality synthetic images. (생성적 적대 신경망은 고품질의 합성 이미지를 생성하는 데 널리 사용된다.)
Researchers use Generative Adversarial Networks to enhance medical imaging techniques. (연구자들은 의료 영상 기술을 개선하기 위해 생성적 적대 신경망을 사용한다.)
Generative Adversarial Networks consist of two parts: a generator and a discriminator. (생성적 적대 신경망은 생성자와 판별자라는 두 부분으로 구성된다.)
The potential of Generative Adversarial Networks extends beyond image synthesis to audio and video creation. (생성적 적대 신경망의 가능성은 이미지 합성을 넘어 오디오와 비디오 제작으로 확장된다.)
Training Generative Adversarial Networks requires significant computational resources. (생성적 적대 신경망을 훈련시키려면 상당한 컴퓨팅 자원이 필요하다.)
Generative Adversarial Networks have revolutionized the field of artificial image creation. (생성적 적대 신경망은 인공 이미지 생성 분야를 혁신했습니다.)
The researcher used GANs to generate realistic synthetic data for training their machine learning model. (연구원은 GAN을 사용하여 기계 학습 모델 훈련을 위한 현실적인 합성 데이터를 생성했습니다.)
GANs consist of two neural networks: a generator and a discriminator, which compete against each other. (GAN은 서로 경쟁하는 생성기와 판별기라는 두 개의 신경망으로 구성됩니다.)
The latest advancements in GANs have led to the creation of deepfake videos that are almost indistinguishable from real footage. (GAN의 최신 발전으로 실제 영상과 거의 구분할 수 없는 딥페이크 비디오가 만들어졌습니다.)
Researchers are exploring the use of Generative Adversarial Networks in drug discovery and molecular design. (연구자들은 약물 발견과 분자 설계에 생성적 적대 신경망을 사용하는 방법을 탐구하고 있습니다.)