据美国《国会山报》报道，一名竞选密苏里州圣路易斯地区众议院席位的共和党候选人日前公布一份长达23页的文件，声称弗洛伊德死亡录像是为了加剧种族紧张局势而合成的Deepfake假视频！
近日社交网络上爆红的一款换脸应用，让许多普通用户体验到了跟爱豆同框、与偶像飙戏的快乐，也因数据使用带来的问题陷入了舆论的漩涡——除了用户隐私保障，如何辨别和处理换脸应用所制造的合成照片、合成视频是新型科技产品带来的新挑战。
虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法，但随着换脸算法的不断改造升级，鉴别算法很难跟上换脸算法的变化。
腾讯云市场，定位是“企业的云上集市”。 这个双十二，腾讯云市场联合数十家精选服务商，带你共享一场云上的购物狂欢。 活动一：精选开发者服务 为了回馈长期以来个人开发者对腾讯云市场的支持，云市场联合优质服务商推出数款开发者服务精选单品。 如虚拟主机云市场专享价，20元/月，199/年。薅羊毛价仅限云市场双十二会场，戳图片直达： 更有域名建站组合购，优质后缀，无法拒绝的低价： 活动二：送最高500元京东卡！ 引流营销小程序，分销商城，企业400电话，微信云报餐系统，买就送大额京东卡
随着移动互联网用户红利下降，获客成本变高，营销欺诈问题日益凸显。企业品牌开展的抢红包、送积分、秒杀、拼团、砍价等活动频频遭遇“攻击”。黑产作弊工具多种多样，羊毛党渗透到各行各业，恶意流量不断瓜分着企业利益……
自从DeepFake诞生以来，从照片到视频，造假能力可谓是出神入化，人们惊呼：“再也不敢相信自己的眼睛了。”由此所带来的道德伦理与法律的影响也可见一斑。
前言 生成式对抗网络（GAN），是14年GoodfellowIan在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。Yann LeCun曾评价GAN是“20年来机器学习领域最酷的想法。本文以在图像领域表现效果较好的GAN衍生模型DCGAN为基础，带大家全面了解一下GAN的算法。 一、GAN算法原理 在介绍GAN算法之前需要先了解两个基本基本名称，生成模型和判别模型。 生成模型：就是基于根据给定观测数据，找出观测数据内部的统计规律，并且能够依据基于所得的概率分布模型，产生全新的，与观测数
近期，中国模式识别与计算机视觉大会在厦门举办，是国内顶级的模式识别和计算机视觉领域学术盛会。大会汇聚了国内国外模式识别和计算机视觉理论与应用研究的广大科研工作者及工业界同行，分享我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。通过此次会议，进一步加强本领域的同行与东南沿海地区的学者和企业进行学术交流和技术碰撞，从而促进模式识别与计算机视觉领域的协同合作与融合创新。
图像修复技术是一种用可选内容填充目标区域的技术，它的主要用途是在对象删除任务中，从照片中删除一个对象，并用希望能保持图像上下文完整性的内容自动替换被删除的部分。
近年来，图像合成技术日趋进步，GAN在给我们带来艺术体验的同时也埋下了很多隐患。Deepfake（AI换脸）技术让很多事情的真实性变得扑朔迷离，甚至会产生极大的政治影响。比如加蓬共和国总统的一段录像被反对派声称是假的，这成为了政变失败的因素之一。
如果说，2016年阿尔法狗的亮相让普通百姓真切地感受到了人工智能的力量，如今的人工智能则已经改变了人们的生产生活方式。 例如，在使用智能手机的“语音助理”功能时，在购物网站与在线客服聊天时，在搭乘高铁“刷脸”进站时……人们已在不经意间享受了人工智能的便捷服务。 刷脸进站 不仅如此，人工智能技术还正在被应用于文化和旅游服务中，开启大众全新文化和旅游体验新模式，让享文化、乐旅途更具科技范儿。 腾讯和云南省人民政府打造的“一部手机游云南”以及和重庆市武隆区人民政府联合打造的“一部手机游武隆”，涉及了物联
今天带来的是活动营销系统下的第一个独立子系统通用抽奖工具的介绍，本篇文章主要分为如下4部分：
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明天，又到了一年一度的双十二了！ 快来看看双十二，D妹为你准备了什么惊喜！ iPhone 免费抽 每天都能免费抽iPhone？ 是的，你没听错！ DNSPod双十二活动 每个已经完成实名认证的用户， 每天，每天，每天 每天都有一次免费抽iPhone的机会！ 机会用完怎么办？ 下单就能继续获得抽奖机会 邀请别人下单，你也能抽！ 是不是觉得自己离iPhone12更近了！ 惊喜 秒杀 每天4场 惊喜秒杀活动 主流域名 新顶级域名 解析套餐 通通打到最低 从此告别全网比价 要买域名 就来
一是杭州野生动物世界“为了方便消费者快速入园”，在今年 10 月将年卡系统从“指纹入园”升级为“人脸识别入园”，被消费者起诉。起诉者是浙江理工大学特聘副教授郭兵，他在五个月前办理了年卡，郭兵认为，“园区升级后的年卡系统进行人脸识别将收集他的面部特征等个人生物识别信息，该类信息属于个人敏感信息，一旦泄露、非法提供或者滥用，将极易危害包括原告在内的消费者人身和财产安全。”
多年以来电子商务业务快速发展，尤其是移动客户端发展迅猛，移动互联网时代的到来让原本就方便快捷的网上购物变得更加便利，而淘宝作为国内最大的电商交易平台更是具有巨大的流量优势。
Ali_Mum_Baby是一个包含超过900万儿童信息(生日和性别)的数据集，由消费者提供，他们共享这些信息是为了获得更好的推荐或搜索结果。本次数据共有两个csv。婴儿信息表
1997年，埃及哈特谢普苏特神庙前，一张恐怖组织持枪扫射游客后的新闻图片被爆造假； 2006年，以色列空袭黎巴嫩首都贝鲁特，一张浓烟笼罩城市的照片被证实是伪造的； 2008年，一张伊朗试射多枚远程导弹的新闻照片被怀疑是人工PS产物； 2019年，诺奖得主格雷格•塞门扎的29篇论文被质疑多张图片有篡改痕迹； 2020年，海外社交媒体上的一张《被火烧焦的澳大利亚》图片被指存在伪造嫌疑； …… 近年来频发的图片造假事件，使数字影像的真实性和完整性不断受到挑战，所谓的“眼见为实”变得越来越不可信，严重影响了
导读：近日，浙江理工大学特聘副教授郭兵起诉杭州野生动物世界年卡系统采集人脸，已被杭州市富阳区人民法院正式受理。此案被称为“国内人脸识别第一案”。一直被忽视的互联网隐私终于被慢慢地重视起来。
大家的钱包都还好吗？ 上个月的账单还未还清 双十一又又又来势汹汹 虽已接近尾声，但也带来最后的狂欢 钻研了数日名目繁多的剁手套路 熬了数个通宵双眼通红的尾款人们 是否也在懊恼错过了心仪好物或零点秒杀福利 双十一，不能没有“AI” 今年，腾讯云AI也不负大家热情 重磅推出了「AI特惠购」 在这里 与AI新技术相遇，与全年真低价相遇！ 半价折扣、1元购、邀新赢大礼、抽奖应有尽有 跟着买，不迷路 腾讯云AI没套路 具体来说↓↓↓ AI专场特惠：6折起 AI专场推出的特惠购产品包括： 人像变换 7
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“双十一”、“双十二”期间是所有电商行业的流量高峰期，作为一个电商网站，如果不能保障流畅运行，将会对企业造成巨大的经济损失。回顾去年天猫“双十一”，当天日活跃用户到达峰值3.56亿，交易创建峰值32.5万笔/秒、支付峰值25.6万笔/秒。在这样的购物狂欢下，你的网站是否已经做好了应对“双十一”、“双十二”的流量高峰呢？
如今，国内云服务器市场竞争是异常激烈，送走双十一、黑色星期五，又迎来双十二。前天我们有看到阿里云双十二活动又开始忽悠新用户，推出的活动相比双十一是稍微不是那么给力，但是相关的政策和套路，还是应该能完成他们预料的KPI考核的。在双十一期间的活动中，比较有诚意的还是腾讯云商家的活动，其中有一款三年1449元的配置，5M带宽、8GB内存、2核CPU，当然是只可以选择几个国内的机房。
机器之心专栏 人民中科、中科院自动化所国家模式识别实验室 来自人民中科与中科院自动化所国家模式识别实验室的研究团队，提出了一种基于身份空间约束的伪造人脸检测新方法，该方法具有较好的泛化性与兼容性。 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。但具备高度欺骗性的深度伪造技术也引发了诸多争议，它进一步混淆了数字世界与真实世界边界，带来了相应的风险和挑战。 深度伪造技术的兴起
随着大数据、人工智能等数字化技术的不断成熟，产业智能化升级已成为必然趋势。企业正渴望更丰富、精细的AI应用场景，为产业发展带来新动能。基于这样的背景，腾讯云正逐步打造相互协同、共同演进的AI大数据产品矩阵，推进大数据与AI在真实场景下的有效落地。
在人脸识别技术正在被广泛运用的今天，人脸攻击技术不断进化，攻击类型也在逐步增加，给人脸安全技术带来了诸多挑战，我们应该如何应对？
最近，韩国人工智能公司Pulse 9推出了一个完全由AI打造的韩国流行音乐女团，Eternity。Pulse 9通过该公司研发的“Deep Real”技术打造了11位AI女团成员，并发布了单曲MV“I’m Real”。该单曲在YouTube上的播放量达到67万。
12月12日，是“双十二”，也是英特尔中国研究院（Intel Labs China，ILC）一年一度的媒体开放日。今年对ILC来说尤其特殊，因为这是他们进入中国20周年的纪念日。
这篇文章中，作者通过将生成对抗网络（GANs，以下均简称GANs）运用到图片生成任务中向我们解释了其的原理。GANs是无监督学习中少有的成功的技术，一经提出，将生成任务推动到了新的高度上。在多样的图片生成任务中，GANs独领风骚。Yann LeCun（深度学习的先驱）将GANs称作“近十年以来机器学习中最优秀的想法”。最重要的是，在显著的性能的同时，GANs的核心思想又是那么地浅显易懂。本文在图片生成的任务重向读者们揭开了GANs的神秘面纱，以下是本文的主要内容：
从古至今，“欺骗”和“造假”这两个词可谓是贯穿了人类的历史。到了现代社会，面对着互联网上那些似是而非的庞杂信息，“有图有真相”开始成为网友们的诉求。
报文鉴别 : 接收方 可以 验证其接收到的 报文的真伪 ; 包括 发送者身份 , 内容 , 发送时间 , 报文序列等 ;
第六届中国模式识别与计算机视觉大会（The 6th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2023）已于昨日在厦门成功举办。通过参加本次会议，使我有机会接触到许多来自国内外的模式识别和计算机视觉领域的研究者和工业界同行，了解了目前我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。其中对我触动最大的就属上海合合信息的郭丰俊博士讲解的“文档图像前沿技术探索—多模态及图像安全”专题部分了。
推广大使应在腾讯云推广许可范围内，使用正当的手段方式进行推广，不应进行任何欺骗或虚假性质的推广行为，包括但不限于：
随着新冠疫情的确诊人数不断增加，口罩也出现了全线脱销的现象。很多电商卖家上架了3M口罩，微商也纷纷展示了自己的货源。这些口罩不仅价格翻倍，而且还有很多假货、二手货。不仅欺骗了消费者，还有可能危害大众的身体健康。为此，我们团队希望借助这次云开发公益黑客马拉松这个平台，借助小程序、人工智能等技术，帮助普通消费者识别假冒伪劣的口罩，为抗击疫情做出我们的贡献。为了实现这个愿景，我们开发了一款名为“罩妖镜”的小程序，希望这款小程序能为大众的身体健康和生命安全保驾护航。
近年来，图像补全问题在应用深度学习技术的条件下已经实现了较好的补全效果，甚至于人眼也难以分辨。故而，该技术也已经成为图像补全问题上的一个研究热点。同时，如何修改对抗生成网络以使其更好的适应图像补全问题来构造更有效的生成模型已经得到了越来越多的关注。人脸补全作为图片补全问题的一个分支，是一种常见的人脸图像编辑技术，它也可以用来编辑人脸属性。生成的人脸图像既可以与原始人脸图像一样精确，也可以与未遮挡人脸图像在内容上保持一致，以使补全的图像看起来具有真实的视觉感受。
在上一节中可以看到基于”推土距离“的WGAN网络能够有效生成马图片，但是网络构造能力有所不足，因此导致有些图片模糊，甚至有些图片连马的轮廓都没有构建出来，本节我们改进WGAN网络，让它具有更强大的图像生成能力。
原ZLJ卖场的压测流程，是依托于阿里云PTS工具，团队自身缺乏性能测试能力自建，缺少性能分析和数据沉淀，测试场景单一，只有单接口和多接口压测，缺少场景和链路压测，不能相对合理的评估系统性能承载能力，机器扩容只凭借经验进行增加调整，缺乏评估依据。
12月对于每个企业来说都是“冲刺月”，做收入、花预算、冲销量。手机行业表现得更加突出——手机公司各出奇招，发起最后冲刺。一个显著的表现是11月手机发布会扎堆，一共发布了16款新机。11月28日这天，更是出现了一加、荣耀和360同时开发布会让媒体分身乏术的盛况。 密集发新品只为冲销量 金立：抓住全面屏热点，连发八款新机。 小米MIX是全面屏概念的提出者，iPhone X加入该阵营则进一步加速全面屏手机普及。正是因为此，许多手机厂商都推出了全面屏手机，11月26日金立更是一口气发布了8款全面屏手机：M7 Plu
【论文题目】Implicit Neural Representation for Cooperative Low-light Image Enhancement 【出处】ICCV 2023 【原文链接】https://arxiv.org/pdf/2303.11722.pdf 【代码链接】(已开源) https://github.com/Ysz2022/NeRCo
今天我们讲GAN，GAN是什么？GAN就是Generative Adversarial Networks，也就是生成对抗网络。这是近两年特别火的一个学术方向，发出了大量优秀的论文，简直是百花齐放。效果都挺好，但是其原理却又很简单，所以我们今天就不用一个公式，来介绍一下GAN。内容大致分为：
随着小视频越来越流行，兼具趣味与人物个性的人脸特效成为小视频软件的标配，美颜自不必说，现在的人脸特效可谓“千变万化”，人脸年轻化、变欧美范儿、发型改变、各种表情、胖瘦等。
如何让 GAN 生成带有指定特征的图像？这是一个极有潜力、极有应用前景的问题，然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院 Minhyeok Lee 和 Junhee Seok 近期发表论文，就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法，雷锋网 (公众号：雷锋网) AI 科技评论根据原文进行如下编辑，原文链接：https://arxiv.org/abs/1708.00598 简介 生成对抗网络（GANs）是最近几年提出的新方法，在其问世之后的短短时间内，生成对抗网络已经在生成真实的样本上表现出很多有前途的
AI 科技评论按：如何让GAN生成带有指定特征的图像？这是一个极有潜力、极有应用前景的问题，然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院Minhyeok Lee和Junhee Seok近期发表论文，就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法，AI 科技评论根据原文进行如下编辑。 简介 生成对抗网络（GANs）是最近几年提出的新方法，在其问世之后的短短时间内，生成对抗网络已经在生成真实的样本上表现出很多有前途的结果了。然而， 在生成对抗网络的使用上，目前还有未能解决的问题：由于发生器（Generator）
连英伟达本月刚上线的StyleGAN2也被攻破了。即使是人眼都分辨看不出来假脸图片，还是可以被AI正确鉴别。
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