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AI换率超99.6%,微软用技术应对虚假信息

,如何辨和处理换应用所制造的合成照片、合成是新型科技产品带来的新挑战。 从生成足以以假乱真的名不雅开始,很多使用者将这个“换神器”当成了造假工具,并通过社交网络将虚假信息(disinformation)传播到全世界。 事实上,大约 30% 经过 AI 换的合成照片、合成类仅凭肉眼无法识的,很容易被当作真实信息进行再次传播。这已成为一个亟待解决的社会性问题,面对这个问题,我们应该以及可以做些什么? 以技术防御技术,让假无所遁形 为了解决这个问题,学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向图像、的真伪。 作为目前学术界最大的合成数据库之一,由慕尼黑技术大学的 FaceForensics 数据库涵盖了经过以上三种换算法编辑的公开,以供学术研究使用。

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AI换率超99.6%,微软用技术应对虚假信息

、合成是新型科技产品带来的新挑战。 从生成足以以假乱真的名不雅开始,很多使用者将这个“换神器”当成了造假工具,并通过社交网络将虚假信息(disinformation)传播到全世界。 事实上,大约 30% 经过 AI 换的合成照片、合成类仅凭肉眼无法识的,很容易被当作真实信息进行再次传播。这已成为一个亟待解决的社会性问题,面对这个问题,我们应该以及可以做些什么? 以技术防御技术,让假无所遁形 为了解决这个问题,学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向图像、的真伪。 作为目前学术界最大的合成数据库之一,由慕尼黑技术大学的 FaceForensics 数据库涵盖了经过以上三种换算法编辑的公开,以供学术研究使用。

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    Tencent Android V3

    Android 关于腾讯 V3 权代码,供参考 注意:Android9.0 默认是禁止所有的http,且android4.0以后不能在主线程发起网络请求。 import java.util.TimeZone; import javax.crypto.Mac; import javax.crypto.spec.SecretKeySpec; /** * * @param action 接口名 例如 DetectFace * @param paramJson json化的参数 * @param version SignedHeaders + ", " + "Signature=" + signature; // 2. error : No Network Security Config specified, using platform default 解决方案: (1)res文件夹下新xml目录,然后network_security_config.xml

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    国内第一案,我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

    从抗议滥用,到呼吁相关法律法规设也是必然。 据了解,“Deepfake挑战赛”的目标是,找到一款能检测是否被换过的工具,并且它能被每个便捷操作。 该公司了针对照片和的类似 Twitter 的账户验证系统,在照片被拍摄时将照片打上“正版”的标记。 用区块链技术假图片和假 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等为修饰,进而判断相关资讯真伪。 除了假图片,区块链技术还能

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    国内第一案,我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

    但是,在今年8月,支付宝刚刚宣布投资3亿普及刷技术后,就有发布了一个测试,在中,工作员使用3D打印制作的蜡像头,骗过支付宝的系统,成功买到了一张火车票。 ? 据了解,“Deepfake挑战赛”的目标是,找到一款能检测是否被换过的工具,并且它能被每个便捷操作。 该公司了针对照片和的类似 Twitter 的账户验证系统,在照片被拍摄时将照片打上“正版”的标记。 用区块链技术假图片和假 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等为修饰,进而判断相关资讯真伪。 除了假图片,区块链技术还能

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    Recorder︱一些图像识公司产品及API搜集ing...

    )、辨识、相似搜索、分组 7、中的图像技术 抖动的自动进行平滑和稳定处理、使用具有高精度的位置检测和跟踪功能来分析,可在一个中最多检测 64 张、测在静态背景的中发生运动的时间 此服务将分析检测到帧运动的输入并输出元数据,还可定义运动发生时所在的精确坐标、自动运动缩略图摘要,让们快速预览你的 . . 3、图普科技(图像识) 国内最大的图像识云服务平台,每日处理数亿的图片及内容。李明强是微信始团队成员之一,曾带领团队打造出QQ邮箱。业界最专业的智能图片黄师。 9、依图科技依图:与您一起构计算机觉的未来 大数据智慧平台 10、tu Simple图森 我们提供最佳的自动驾驶解决方案 11、飞搜 打造最好的在线引擎,提供了校验、属性分析、目标场景识 语音转化 可替您将文字转成语音、文字转成方言(真语音),识语音、歌曲等。 可以为您完成内容收集,字幕识内容定等内容。

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    国内第一案来了,我们来谈谈国外法规和隐私保护技术

    从抗议滥用,到呼吁相关法律法规设也是必然。 ? 据了解,“Deepfake挑战赛”的目标是,找到一款能检测是否被换过的工具,并且它能被每个便捷操作。 该公司了针对照片和的类似 Twitter 的账户验证系统,在照片被拍摄时将照片打上“正版”的标记。 用区块链技术假图片和假 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等为修饰,进而判断相关资讯真伪。 除了假图片,区块链技术还能

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    只要一张照片,说话唱歌自动生成,降维打击Deepfakes丨已开源

    呵呵,真棒,以后坏们被捏到把柄的时候,就都能说“没有的事啦,是假。” 多器结构 如何用一张照片做出连贯?研究员认为,这需要时序生成对抗网络(Temporal GAN)来帮忙。 ,使用两个时间器,对生成的进行听对应,来生成逼真的面部动作。 所以,最新版基于语音的合成模型来了。模型由时间生成器和3个器构成,结构如下: ? 这个系统使用了多个器来捕捉自然的不同方面,各部分各司其职。 帧器(Frame Discriminator)是一个6层的卷积神经网络,来决定一帧为真还是假,同时实现对说话面部的高质量

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    优Tech分享|安全前沿技术研究与应用

    具体包括在介质检测方向上介绍活体本质特征挖掘、跨场景学习方法和自适应训练策略;在内容取证方向上分介绍基于图像和基于的取证方法;在对抗攻防方向介绍隐蔽式对抗攻击和高效查询攻击方法,多个维度有效筑牢安全的防线 此外,为进一步去除结构信息对活体的影响,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]。 03/内容取证  ·图像内容取证 针对伪造图像,我们分从伪造模式模、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,有效真假。 ·内容取证 对于伪造,我们分提出时空不一致模和多片段学习算法,充分捕捉时序运动中的伪造痕迹,在维度有效真伪。 1)时空不一致模[9]:伪造除了在单帧图像上存在着伪造痕迹,在时序运动过程中也存在着帧间不一致现象,例如帧间像素抖动等。

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    真实到可怕!英伟达MIT造出马良的神笔

    这可不是在播放录像,街景中的道路、车辆、筑、绿植都是自动生成的。原本只是简单勾勒景物轮廓的语义分割图,摇身一变就成了真实的街景。 真实的有点过分。 而且,还可以生成各种不同风格的: ? 通过一个简单的素描草图,就能生成细节丰富、动作流畅的高清: ? 根据勾勒出的轮廓,系统自动生成了一张张正在说话的型、面部五官、发型、首饰都可以生成。 ? 随着左侧体模型的跳动、位移和肢体不断变换,右侧的真中,主角也在随之舞蹈,无论你想要什么样的姿势,变高、变矮、变胖、变瘦,只要把左侧的体模型调整一下,右侧的真就会乖乖的听你调教。 器共有两种,一种处理图片,一种处理。 图片器同时获取输入图像和输出图像,并从多个特征尺度进行评估,这与pix2pixHD类似。器接收Flow maps以及相邻帧以确保时间一致性。 论文中表示,这是一种在生成对抗性学习框架下的新方法:精心设计的生成器和器架构,再加上时空对抗目标。

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    只要一张照片,说话唱歌自动生成,降维打击Deepfakes丨已开源

    呵呵,真棒,以后坏们被捏到把柄的时候,就都能说“没有的事啦,是假。” 多器结构 如何用一张照片做出连贯?研究员认为,这需要时序生成对抗网络(Temporal GAN)来帮忙。 ,使用两个时间器,对生成的进行听对应,来生成逼真的面部动作。 所以,最新版基于语音的合成模型来了。模型由时间生成器和3个器构成,结构如下: ? 这个系统使用了多个器来捕捉自然的不同方面,各部分各司其职。 帧器(Frame Discriminator)是一个6层的卷积神经网络,来决定一帧为真还是假,同时实现对说话面部的高质量

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    深度学习中最常见GAN模型应用与解读

    ,成为对有用的觉任务网络之一,也是如今计算机觉热点研究领域之一,其已经出现的应用领域与方向如下: 图像数据集生成 生成照片 生成真实化照片 生成卡通照片 图像翻译 文本到图像翻译(Text2Image Inpainting) 预测(Video Prediction) 三维对象生成(3D Object Generation) GAN网络主要由生成网络与网络两个部分,生成网络负责生成新的数据实例 Networks) 论文地址 https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf 通过循环一致性GAN网络实现图像到图像的翻译问题,是条件GAN扩展与升级版本,关于这个模型最经典的就是把马变成斑马的那个 基于GAN提出了Age-cGAN模型,首先基于年龄条件生成指定年龄的,通过隐式的向量优化保持输入的结构特征,重输入。 首先根据输入的与年龄生成,然后根据得到隐式向量优化重得到特征跟输入原图一致的aging face,模型的结构如下: ? 论文中生成的年龄化分为六个级,显示如下: ?

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    机器学习个性化、快餐式媒体内容

    作者使用了一部分算法来完成将语音转化为文字,识目标种类,检测文本和商标的工作,通过这些算法可以在和音内容中理解和搜索相关信息并生成丰富的元数据。 算法能够通过给定数字图像或者帧中的定一个的身份。 认证(face verification)主要用来判断给定的两张照片是否属于同一个,而身份(face identification)是将待查询的与数据库已有作比较来确定被查询的身份 图1 流程 对于认证(face verification)和身份(face identification),图1中face embedding是用来检测两个是否属于同一个,通过距离度量方法 他们分个性化的音乐和播放列表,为用户提供舒适轻松的使用体验。几乎不需要任何交互来保持消费的内容。快餐式内容可以让电服务供应商和广播公司在他们所服务的内容上造相同的用户体验。

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    如何避免系统被破解,随机动作指令活体检测技术有作为

    系统的攻击,主要有3类:照片攻击、攻击和3D模型攻击。非法 分子或者假冒用户在获得合法用户的照片或后,使用合法用户的照片或作为伪造 的试图欺骗系统。 为了区分真实以及照片、,防范系统可能遭受的攻击,就需要应用活体检测技术。 为了确保你是“活的你”,活体检测通常包含几个步骤,比如眨眼判:对于可以要求用户配合的应用系统,要求用户眨眼一到两次,系统会根据自动判得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和;或者嘴部张合判 活体检测通常包含的几个步骤,比如: 眨眼判:对于可以要求用户配合的应用系统,要求用户眨眼一到两次,活体检测系统会根据自动判得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和; 嘴部张合判: 目前,大多数方案都是基于对图像信息的直接提取,无交互性,抗攻击能力差,例如照片、、模型伪装都能够进行破解,此时,活体检测技术的重要性就不言而喻了。 申明:文章为本,禁止转载

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    (含源码!)「Fun Paper」见过语音翻译,但你见过嘴型翻译吗?

    “惊蛰春雷响,农夫闲转忙”,搬砖的小伙伴们也忙起来吧~~ 引言 本文“Face-To-Face Translation”是指的要立这么一个系统:它能够自动地将说a语言的翻译成目标语言B, 通过这样做,翻译系统变得整体化,并且如我们在本文中的工评估所示,显著改善了用户在和消费翻译的听内容方面的体验。 此外,我们的系统能够处理随机姿态下的,而无需重新对准模板姿态。本文方法可以从任何不依赖语言的音中生成逼真的。 包含面部说话音A与适当的唇同步。    我们在一个直观的GAN设置中训练我们的LipGAN网络。该生成器根据音输入生成图像。器检查生成的帧和输入的音是否同步。 在训练器的同时,还提供额外的原始真实同步/不同步样本,以提高器嘴型同步检查能力。 ?

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    200行代码落地开锁应用

    认证成功时,实时画面水印字幕变更为“认证成功”,并弹开保险箱门。进入后续游戏环节。 2.产品要求 2.1 需求说明 需求提出时比较明确,核心逻辑不复杂。 :通过进行权。 开锁管理:通过权则打开箱门,未通过则保持锁定。 反馈提示:需要有实时反馈,指引明确,便于优化玩家体验。 关键特性 图片识:使用图片识,而非流,减少对网络带宽要求。 3.2 系统搭 3.2.1 腾讯云配置 注册账号 按文档指引获取API密钥 配置 访问官网控制台,通过“新员库->员->上传照片”,立认证基础。 4.其它 4.1 方案选型对比 设计的核心在于权模块,这里直接影响成本和稳定性,最后选择了上文方案(平衡成本、维护性及可靠性)。

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    用树莓派做一个开锁应用

    认证成功时,实时画面水印字幕变更为“认证成功”,并弹开保险箱门。进入后续游戏环节。 2.产品要求 2.1 需求说明 需求提出时比较明确,核心逻辑不复杂。 :通过进行权。 开锁管理:通过权则打开箱门,未通过则保持锁定。 反馈提示:需要有实时反馈,指引明确,便于优化玩家体验。 树莓派:终端主控 摄像头:输入 传感器:超声波测距 显示屏:输出 继电器:控制电磁锁 电磁锁:控制保险箱门 3.1.2 关键特性 图片识:使用图片识,而非流,减少对网络带宽要求。 3.2 系统搭 3.2.1 腾讯云配置 注册账号 按文档指引获取 API 密钥 配置 访问官网控制台,通过“新员库->员->上传照片”,立认证基础。 4.其它 4.1 方案选型对比 设计的核心在于权模块,这里直接影响成本和稳定性,最后选择了上文方案(平衡成本、维护性及可靠性)。

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    AI版“造101”来了!出单曲拍电剧,真偶像失业危机?

    Deep Real技术可以通过工智能虚拟、物体、室内空间、生物以及虚拟自然环境等。现有的虚拟偶像多数是动画师长时间工设计,逐帧图像,打造AI。 然后,AI模型再通过提取关键帧,对齐等技术,让完美“融合”到原。这类仿真度高、欺骗性强,肉眼一般难以识真伪。 ? 2019年11月,我国发布了《网络音信息服务管理规定》,该规定明确指出:网络音信息服务提供者应当部署违法违规音以及非真实音的相关技术方案。 ? 2019年9月,Facebook宣布了全球Deepfake检测挑战赛,旨在号召研究员寻找“打假”的有效方法,提升的技术,维护和谐的网络环境。 随后,Google AI 开源 Deepfake 检测数据集,希望能帮助研究者找到更好的的方法。

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    • 换脸甄别

      换脸甄别

      换脸甄别(ATDF)技术可鉴别视频、图片中的人脸是否为AI换脸算法所生成的假脸,同时可对视频或图片的风险等级进行评估。广泛应用于多种场景下的真假人脸检测、公众人物鉴别等,能有效的帮助支付、内容审核等行业降低风险,提高效率。

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