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Deepfake這個詞是“深度學習”和“假冒”兩個詞的組合。一般來說,Deepfake指的是由人工智能生成的、現實生活中不存在的人或物體,它們看上去是逼真的。
Deepfake這個詞是“深度學習”和“假冒”兩個詞的組合。一般來說,Deepfake指的是由人工智能生成的、現實生活中不存在的人或物體,它們看上去是逼真的。
Deepfake的最常見形式是人類圖像的生成和操控。例如,對外國電影進行逼真的視頻配音,在購物時虛擬地穿上衣服,對演員進行換臉等等。
deepfake可劃分為如下四類:重現(reenactment),替換(replace),編輯(editing)和合成(synthesis)。
在 Face Forensics++、CelebDF 等常用的假臉數據集上,Fake Catcher 的準確率能夠超過90%。
伯克利打造AI識別系統,DeepFake不再可怕!精準判斷真偽
DeepFake假視頻的泛濫早已經不只是惡搞和娛樂的問題了!這些假視頻衍生出的假新聞可能會成為2020美國大選的一場噩夢。
“打假”Deepfake,新型AI檢測工具準確率約 92%!
機器在深度學習大量已有資料后,偽造某人的圖像和視頻已成為世界政壇的又一大威脅。
Facebook首屆Deepfake檢測挑戰賽的結果:平均準確率65.18%
據外媒報道,Facebook日前宣布了其首屆Deepfake檢測挑戰賽的結果,獲勝算法能夠以65.18%的平均準確率發現非常逼真的Deepfake虛假內...
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