深伪技术
利用人工智能制作假图像
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深度伪造（英语：Deepfake），简称深伪，是英文“deep learning”（深度学习）和“fake”（伪造）的混成词[1]，专指基于人工智慧的人体图像合成技术的应用。此技术可将已有的图像或影片叠加至目标图像或影片上。伪造面部表情并将其呈现至目标影片的技术在2016年出现，此技术允许近实时地伪造现有2D视频中的面部表情[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
编辑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]。
部分应用
编辑影剧深伪
编辑犯罪隐忧
编辑Deepfake常用来伪造名人性爱影片和复仇式色情等等媒体[9]。带色情成分的Deepfake作品于2017年间在互联网上流出，特别是在Reddit上[10]。此后Deepfake作品被Reddit、Twitter和Pornhub等网站所禁止[11][12][13]。Deepfake也可以用以制造假新闻及恶意恶作剧[14][15]。在Youtube、Vimeo等流行的在线视频流媒体网站上，可以很容易地找到非色情的Deepfake影片。[来源请求]FakeApp是一款使用TensorFlow开源软件库的Deepfake影片制作程序[16][17]。
参阅
编辑参考资料
编辑- ^ Brandon, John. Terrifying high-tech porn: Creepy 'deepfake' videos are on the rise. Fox News. 2018-02-16 [2018-02-20]. （原始内容存档于2018-06-15） （美国英语）.
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- ^ Zollhöfer, M.; Thies, J.; Garrido, P.; Bradley, D.; Beeler, T.; Pérez, P.; Stamminger, M.; Nießner, M.; Theobalt, C. State of the Art on Monocular 3D Face Reconstruction, Tracking, and Applications. Computer Graphics Forum. 2018-05, 37 (2): 523–550. doi:10.1111/cgf.13382.
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外部链接
编辑- Sasse, Ben. This New Technology Could Send American Politics into a Tailspin. 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，存于互联网档案馆）
- Deepfake Detection Challenge (DFDC) （页面存档备份，存于互联网档案馆）