Deepfake技术发展 - 2017年GAN技术突破解决了生成图像模糊问题，使换脸视频质量显著提升[2] - 首个知名deepfake案例出现在2017年11月，涉及将色情内容主角面部替换为明星[2] - Deepfake技术随后成为AI生成图像/视频的代名词，相关平台开始涌现[4] MrDeepfakes平台运营数据 - 平台巅峰期拥有4.3万个视频内容，总播放量达15亿次[5] - 吸引近4000名创作者参与，单笔定制服务收费高达1500美元[5] - 主要依赖谷歌Colab提供的免费云GPU资源维持运营[8] 监管政策影响 - 美国《删除法案》明确将未经同意的AI合成影像列为违法行为[8] - 英国2024年拟议类似法律时，平台已提前屏蔽英国地区访问[8] - 政策压力导致平台最终关闭，但相关技术仍通过GitHub等渠道扩散[11] 技术持续扩散 - DeepFaceLab软件支撑95%的deepfake视频制作，GitHub复制量超8000次[11] - 平台关闭后25万用户可能转向电报等新渠道[13] - 类似案例DeepNude下架后仍通过7个电报频道传播超10万张违规图片[14] 行业技术特征 - 技术工具开源化明显（如DeepFaceLab），监管存在滞后性[11][14] - 内容创作者与平台呈现分布式特征，打击后易转移阵地[13][14] - 伦理争议持续存在，部分开发者以"信息自由"为由推动技术传播[14]