深伪技术
深度偽造(英語:),簡稱深偽,是英文「deep learning」(深度學習)和「fake」(偽造)的混成詞[1],專指基於人工智能的人體圖像合成技術的应用。此技術可將已有的圖像或影片疊加至目標圖像或影片上。偽造面部表情并將其呈現至目標影片的技術在2016年出現,此技術允許近實時地偽造文書現有2D視頻中的面部表情[2]。为发展Deepfakes检测技术,Facebook联合微软举办全球Deepfakes检测竞赛[3]。
技术背景
换脸伪造是通过交换两张图像的人脸达到伪造身份的目的。传统上是采用基于图形学的3D模型重建追踪技术[4]。较新的研究则是采用深度学习来达到换脸效果,为了解决深度学习的训练难度和生成质量,又进一步融合了生成对抗网络技术[5]。表情伪造是将其他人脸图像的表情替换到目标人脸上,从而达到目标人物做指定表情的目的[5]。此外,换脸伪造和表情伪造还常常结合语音伪造技术。通过文本到语音合成和语音转换技术来制作虚假语音[5]。
部分應用
參考資料
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- Zollhöfer, M.; Thies, J.; Garrido, P.; Bradley, D.; Beeler, T.; Pérez, P.; Stamminger, M.; Nießner, M.; Theobalt, C. . Computer Graphics Forum. 2018-05, 37 (2): 523–550. doi:10.1111/cgf.13382.
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外部連結
- Sasse, Ben. . Opinions. The Washington Post. 19 October 2018 [10 July 2019]. (原始内容存档于2019-07-01).
- Fake/Spoof Audio Detection Challenge (ASVspoof) (页面存档备份,存于)
- Deepfake Detection Challenge (DFDC) (页面存档备份,存于)
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