从生成足以以假乱真的名人不雅视频开始，很多使用者将这个“换脸神器”当成了视频造假工具，并通过社交网络将虚假信息（disinformation）传播到全世界。...以技术防御技术，让假脸无所遁形 为了解决这个问题，学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向鉴别图像、视频的真伪。...Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸，不涉及人脸的生成，对于它制造的脸，人类的识别率只有41%*。...作为目前学术界最大的合成视频数据库之一，由慕尼黑技术大学创建的 FaceForensics 数据库涵盖了经过以上三种换脸算法编辑的公开视频，以供学术研究使用。...表1：针对已知换脸算法的识别测试结果 更重要的是，一般的换脸鉴别方案需要针对每一种换脸算法研发专门的换脸鉴别模型，想要鉴别一张图像的真伪，需要逐个尝试所有模型。
此外，为进一步去除人脸结构信息对活体鉴别的影响，我们还提出了基于结构解构和内容重组的活体检测算法[2]。...整体的训练流程采用迭代式的更新策略，最先学好初始化的域信息鉴别器，然后基于鉴别器迭代进行样本分配权重和特征分配权重学习。...03/人脸内容取证 ·人脸图像内容取证 针对人脸伪造图像，我们分别从伪造模式建模、特征增强学习以及对比学习框架设计等角度切入，促进模型对伪造痕迹的捕捉，有效鉴别真假。...2）特征增强学习[7]：首先对数据进行细粒度的频率分解，并在网络浅层，设计基于图像滤波的残差式模块，来引导网络关注空间高频部分；在网络深层，设计图像和频域双路交互模块，互相指导单路信息的学习，整体增强网络对伪造痕迹的捕捉...·人脸视频内容取证 对于伪造视频，我们分别提出时空不一致建模和多片段学习算法，充分捕捉时序运动中的伪造痕迹，在视频维度有效鉴别真伪。
我们知道，Deepfake主要应用了生成对抗网络（GAN），只要有原始人物的照片或视频就能实现目标视频中的人脸替换。基于GAN的博弈优化原理，最终生成极度逼真的伪造视频，几乎能够以假乱真。...如果真的如她所说，那么未来，想要给谁按上一个莫须有的罪名，岂不是换一张脸伪造一个视频就可以了吗？ 有问题就有对策，鉴别Deepfake的真伪在科研中就是为了应对这种人类肉眼无法进行分辨的挑战。...这项赛事去年十二月正式推出以来，共有2265个参赛队伍参加，参赛模型超过35000个，最终得出的最高准确率达 82.56％，整体平均精度为 65.18%。...利用人脸编辑，可以根据给定的人脸图片，制作从年轻变老，戴眼镜到不带眼镜，男性变女性等效果。 利用video2video，可以将给定的单张目标人物图片，根据驱动视频的人物动作进行变换。...除了人脸，肢体动作生成问题也不大。pose estimation就可以按照驱动视频生成给定人物跳舞的效果。 所以伪造这样一个视频，技术上是可以行的通的。
随着深度学习等技术的发展，机器自动生成内容的水平不断提高；其中深度伪造（Deepfakes）更是内容生产中的热门技术，在短视频、直播、视频会议、游戏、广告、军事等领域已得到了广泛应用。...深度伪造技术的兴起主要基于图像和音频合成技术的发展，是运用深度学习模型和数据等各种资源，合成具有特定内容音视频的技术；其中利用深度伪造技术生成逼近实拍的人脸图像的技术又被称为伪造人脸或假脸合成技术。...一、基本思想 目前现有的人脸交换检测器简单使用基于 CNN 的分类器将人脸图像映射到真伪标签上，在已知的操作方法上获得了极好的精度。然而，他们无法识别由未知的面部交换模型产生的假面部图像。...鉴别方除了挖掘待测图像的伪造线索外，可以更加充分地利用其它信息资源。 使用参考人脸图像的鉴别思路在实际应用中是可行的。...实际应用的伪造人脸图像鉴别任务绝大多数情况针对的是重要著名人士，对于鉴别方而言获取相应人物的真实人脸图像并不困难。除此之外该框架相比于其他鉴别模型无额外的数据要求。
如今我们想要训练一个大模型，不管是参与人的模型还是像 GPT-4V，都需要大规模的数据，而 OCR 在提供数据方面是一个非常好的工具，OCR 不仅能够高效录入数据，并且还能够处理不同格式的的数据。...下图展示了 AI 图像安全在文档图像的篡改以及人脸真伪具体案例：1、篡改种类图像篡改指的是对数字图像的未经授权或欺骗性修改，以改变图像的内容或意义。分为四种类型：复制移动、拼接、擦出、重打印。...服务稳定：提供高可靠性、弹性可伸缩、高并发承载的云端服务，扩展性好，算法的持续迭代优化对用户使用稳定性无影响。多样部署：提供公有云 API 以及私有化部署两种方式。...4、AIGC假图鉴别在安全领域，合合信息紧跟时代步伐做了生成式AI的鉴别工作，主要包括身份验证与访问控制、移动设备的安全检测、数字图像真实鉴定。...郭丰俊博士以人脸鉴别场景为例，提出该鉴别体系的架构是通过通过多个空间注意力头来关注空间特征，并使用纹理增强模块放大浅层特征中的细微伪影，增强模型对真实人脸和伪造人脸的感知与判断准确度，其中纹理的细节变化是人脸鉴别的一个非常重要的依据
据了解，“Deepfake鉴别挑战赛”的目标是，找到一款能检测视频是否被换过脸的工具，并且它能被每个人便捷操作。...Turek）认为，制造deepfakes的人一直在不断地适应各种检测技术，因此不会存在一个一招制敌的算法或技术解决方案，而是需要一套全局性的方案，因此，无论是主动给图片添加水印还是通过“找茬”来辨别真伪...功能上，长毛猫Angora 记忆力好、动手能力强，可以快速找到换脸视频的原版本，或者是不同版本。而短毛猫 Maru 则嗅觉敏锐、火眼金睛。它可以弥补长毛猫 Angora 的不足。...用区块链技术鉴别假图片和假视频 能够用技术来解决技术问题的，不只有AI，区块链技术同样也能解决假图片问题。...通过这些信息，媒体和用户可以判断出该图片是否经过PS等人为修饰，进而判断相关资讯真伪。 除了鉴别假图片，区块链技术还能鉴别假视频。
然后，AI模型再通过提取视频关键帧，人脸对齐等技术，让人脸完美“融合”到原视频。这类视频仿真度高、欺骗性强，肉眼一般难以识别真伪。...2019年11月，我国发布了《网络音视频信息服务管理规定》，该规定明确指出：网络音视频信息服务提供者应当部署违法违规音视频以及非真实音视频鉴别的相关技术方案。...2019年9月，Facebook宣布了全球Deepfake检测挑战赛，旨在号召研究人员寻找“打假”的有效方法，提升鉴别假视频的技术，维护和谐的网络环境。...随后，Google AI 开源 Deepfake 视频检测数据集，希望能帮助研究者找到更好的鉴别假视频的方法。...如何在现有体系里平衡虚拟人物和真实人物的关系，把握好现实和虚拟的界限，我们还有待探寻。
但是拍卖商不希望随意出售作品，所以他们雇了一名侦探来对画作辨别真伪。侦探手中有这幅名作的真迹，所以若是你随意拿出一个作品，侦探立刻就能知道你的画作是赝品(甚至完全不同)。...人脸合成 由于生成网络的存在，使得人脸合成成为了可能，这涉及到从不同角度生成单个人脸图像。 这就是为什么面部识别不需要数百个人脸样本，只需要用一个样本就能识别出来的原因。...每个生成器都有一个对应的鉴别器，该鉴别器试图将其合成的图像与真实图像区分开来。 CycleGAN的结果。...若是这么好的技术被坏人利用，后果是不堪设想的。完美的假图像还需要一种方法来识别和检测它们，我们需要对这类图像的产生进行管制。...目前，GAN已经被用于制作虚假视频或“Deepfakes”，这些视频正以消极的方式被使用着，例如生成名人假的不良视频或让人们在不知情的情况下“被发表言论”。
其中，AntiFakes假脸甄别技术基于图像算法和视觉AI技术，实现了对图片或视频中的人脸真伪进行高效快速的检测和分析，鉴别图片中的人脸是否为AI换脸算法、APP 所生成的假脸，最终对图像或视频的风险等级进行评估...在人脸识别方面，腾讯云神图新增人脸融合、人体识别以及跨年龄识别功能，语音合成正式商用、腾讯云NLP全新升级提供18项智能文本能力。
十二五期间，全国600大中城市视频采集系统建设已初具规模，监控系统26.8万余个（2009），安装摄像头2000万余个（2013）。...7、人群密度监测 8、异常行为（奔跑打架斗殴）检测 9、视频质量诊断 10、视频浓缩与摘要 11、视频内容快速检索 12、图像增强与复原技术 人脸识别技术应用方面，根据实际应用场景，人脸识别可以分为如下...被广泛地应用在安全、认证等身份鉴别领域，因而被誉为”21世纪十大影响人类生活“的革命性技术。 人脸识别从应用上一般分为人脸检测，人脸五官定位，1:1人脸识别，1：N人脸识别，M：N动态布控。...视频监控行人识别系统，是在跨视域视频监控网络中，依据行人外观和步态特征，识别查找追踪在不同摄像头下的特定行人。 神态包括主动和被动下的人脸图像。...大数据时代，如何处理从各个数据源收集来的信息，如何对不同地点、不同媒体、不同时间、以及不同清晰度、不同粒度的信息进行综合利用，包括对信息的真伪进行鉴定；都是从未完成过的挑战。
该平台拥有分词、摘要抽取、词性标注、依存分析、命名实体识别、语音识别等多项功能，还能检测视频真伪、进行军事目标威胁评估等。 ?...平台此次发布的主要能力 多模态深度语义处理，让机器读「懂」战场 自然语言处理方面，「星智」算法平台拥有分词、摘要抽取、词性标注、依存分析、命名实体识别、语音识别等多项功能，能够将连续的自然语言文本、音频、视频...通过行业「KnowHow+AI」的双跨模式，从基础领域数据认知开始，以国防应用场景需求为牵引，构建上层各种服务能力的生态闭环。...除语言之外，在视频真伪鉴别上，摄星智能的算法平台也能够给出完美解决方案，准确给出视频合成率数据，助力快速审查视频真伪。 ? 图1：事件抽取 ?...图 2：视频真伪识别 军事目标威胁评估，让敌方行动企图无以遁形 在军事目标威胁评估方面，依托图像、视频、音频的语言抽取和分析技术，该平台能够检测出媒体中的军事目标型号，给出武器的各项性能参数，并以此计算出其可持续能力
； 扭曲变形，将图像中的一些特定目标区域进行无规则的平移、旋转、拉伸等操作，产生局部扭曲或者畸变的效果，比如恶搞人脸视频中的夸张表情。...添加特效：在基本不改变人脸面部关键特征的前提下，利用电影动画技术为面部赋予一些特定的表情和动作。 面部重构：通过一些先进的视频游戏技术将人脸图片重新渲染成3D动画人物。...辨别数字影像真伪也是一个技术活儿 众所周知，篡改的图片通常满足两个客观事实： 图像RGB数据上确定发生了局部变化； 在图像RGB数据上却无法直接找到这种局部变化的位置； 那么，数字时代的鉴别方法能做些什么呢...实际上，纸币水印[6]是利用一种带有凹凸图案的预制专用模具，通过改变纸浆纤维的密度实现的，透光性好的地方纸张纤维“稀”一点，透光性不好的地方纸张纤维“密”一点，从而呈现出具有较强立体感的图案。...对于数字时代的检测识别，虽然已经出现了很多有效的鉴别特征，但是它们大多数都只能应用于某些特定的场景，这自然是远远不够的。
还记得前些天风靡网络的FaceApp吗，它是利用AI算法的自拍应用，把人们上传的照片中的人脸变年轻或者老化。...那么对于视频建模来说，如今的算法技术又有什么突破呢？...团队专注于视频合成和视频预测的任务，旨在将生成图像模型的强大结果扩展到视频领域。 ?...论文摘要 视频建模模型 研究人员提出模型双视频鉴频器GAN（DVD-GAN），通过利用其鉴频器的计算效率分解，扩展到更长的和更高分辨率的视频，得到显著的高保真度，256 x 256像素视频，最多48...一组4秒合成视频剪辑，在Kinetics-600的12个128×128帧上训练 DVD-GAN包含双鉴别器：空间鉴别器，通过随机采样全分辨率帧并单独处理它们来批评单个帧的内容和结构，以及提供学习信号以产生运动的时间鉴别器
也就是说，他们能够利用相关音轨伪造一段令人难辨真伪的视频。 利用AI系统，用户可以任意编辑人类语音，Adobe曾表示它可以像 Photoshop 编辑图片一样用于调整视频中的发音和对话。...通过人脸检测和五官识别，对人脸的关键点实时追踪，让人们在动态视频中可以对自己脸进行改造。 这一技术属于动作捕捉技术中的一个分支，叫面部捕捉。...这些脸上的黄点，就是人脸表情变化中的关键点，通过面部追踪，计算机只需要这些信息就能合成表情。...AI让越来越多的人都有能力进行伪造，但研究人员也不断在开发更加精密的技术来增强音频、图片和和视频的鉴别。通过不断增加造假难度，使得非法分子造假的成本和技能要求越来越高。...现在，鉴别AI所做的伪造和处理其实并不难，模糊处理是一种最常见的方法，低分辨率就会让它“一看就是假的。” 除了画质，还有画幅的甄别。在短视频里，画面里的一点改动凭借人的肉眼是很难识别的。
2D图像，无需3D或视频数据。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/2309.02186.pdf 该方法基于生成辐射流形表征，配备了可学习的面部和头肩变形；引入了一种双摄像头渲染和对抗学习方案以提高生成的人脸的质量，...但头部区域是肖像图的一部分，其空间位置和方向变化很大，简单地应用全图像鉴别器不能为高质量的人脸生成提供足够的监督信号，而高质量的人脸生成对于肖像图是至关重要的。...一个直接的补救措施是裁剪和对齐渲染图像中的人脸，并应用局部人脸鉴别器，但图像重采样算子本质上是低通的（low-pass），图像空间裁剪策略会让裁剪的人脸更模糊，对GAN的训练是有害的。...在第二阶段，生成512×512的肖像图和256×256的人脸，随机初始化和训练高分辨率鉴别器，冻结其他子网络。
（以及，你知道哪家妹纸最多吗？） 表急，量子位这就给大家送上特别策划的“跳槽指南”系列真题第二弹。帮你检查自身CV技能如何，也帮你挑选更爱哪家公司。 下面，答题开始。...2017年COCO比赛中哪家公司力压劲敌，拿了最多冠军？...2011年带头发起的“视觉与学习青年学者研讨会”，VALSE，是CV圈内公认的规格高、口碑好的学术活动。 点击空白处查看答案 赵京雷，阅面科技CEO。...论文地址： https://arxiv.org/abs/1608.06993 03 没有双摄像头，如何拍出背景虚化的人像？...04 只给10块钱，你有办法骗过人脸识别吗？ 点击空白处查看答案 答案：买个粗框眼镜，AI就认不出你来了。与人类对人脸的理解相比，机器对人脸的识别发生在抽象层面。
假视频泛滥让信息真伪难辨，比如刻意伪造的假新闻，模仿领导人、权威专家的权威信息。数以亿计没有专业辨识能力的普罗大众会更容易轻信而被欺骗，引发更大的公信力危机。...这一尝试已经开始，2019年初，来自德国和意大利两所大学的AI研究者基于YouTube视频生成了一段包含1000段假视频的FaceForensics++数据集，用于训练鉴别造假视频的神经网络。...另一种解决方案则类似饱和攻击，他们从现有的数据集为基础，将数据集扩充到一个新的更大规模、更高质量的程度，从而应对更多样化的人脸造假视频的检测。...研究者意识到，之前数据集中的视频存在着数量少、质量低以及过于人为化的特点；同时在一些假视频检测中，训练视频和测试视频存在高度相似性，这些让人脸造假检测的实际效力有待检验。...当然，最终结果也验证了质量好、数据量大、多样性高的数据集可以明显提高视频人脸伪造的基准测试结果。
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