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Linus Media Group se asocia con Bitdefender para demostrar lo sencillo que se han vuelto los deepfakes desde su experimento de hace cinco años; en el video recorren todo el proceso: escaneo facial, entrenamiento del modelo, sincronización de la voz de Linus y por qué un enfoque DIY habría tomado muchísimo tiempo, sobre todo para alinear el audio a la perfección.
Describen los retos técnicos: recopilar imágenes y ángulos variados, limpiar datos, entrenar redes, ajustar lipsync y corregir artefactos. Explican también por qué las herramientas actuales aceleran el proceso pero todavía requieren pericia para evitar fallos en la sincronía labial y en la entonación que delaten la falsificación.
Comparten consejos prácticos para detectar videos falsos antes que los comparta un familiar: buscar parpadeos y microexpresiones antinaturales, inconsistencias en iluminación y reflejos, ojos o dientes que cambian, artefactos en los bordes del rostro, problemas de sincronía labial y anomalías en el fondo. Recomiendan verificar la fuente original, comprobar metadatos, usar búsqueda inversa de imágenes y revisar fotograma a fotograma. También citan la labor de Hany Farid y su guía Como detectar fotos falsas generadas por IA como referencia útil para imágenes y videos manipulados.
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Si quieres ver el experimento completo y acceder a enlaces rápidos de patrocinadores, merchandising y marcas de tiempo para ir directo a lo relevante, busca el video en YouTube titulado Linus Tech Tips LTT Eso no soy yo y aprende a identificar señales antes de que se difundan.
