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真实到可怕！英伟达MIT造出马良的神笔

通过一个简单的素描草图，就能生成细节丰富、动作流畅的高清人脸： ? 根据勾勒出的人脸轮廓，系统自动生成了一张张正在说话的脸，脸型、面部五官、发型、首饰都可以生成。 ? 甚至还主动承担了给人脸绘制背景的任务。 除此之外，人脸的面色、发色也可以定制化选择，皮肤或深或浅，发色或黑或白，全都自然生成无压力： ? ? △ 面色红润style ? △ 一脸苍白style ? （当然，仔细看眉毛，还是有一些破绽） 不只人脸，整个身子都能搞定： ? 如果应用在视频生产中，简直可以让抠图小鲜肉们一年拍10000部电影都不成问题。 最后，清晰的效果欢迎大家点开视频查看： ? 技术细节 这么NB的效果，是怎么实现的？ 说下要点。 ? 鉴别器共有两种，一种处理图片，一种处理视频。 图片鉴别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。视频鉴别器接收Flow maps以及相邻帧以确保时间一致性。

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硬纪元AI峰会实录 | 图森未来陈默：人工智能技术的商业化起点在B端

这是我们在河北南部的火车站，通过无人驾驶的货车把货柜运到淘宝店时拍的一个视频。目前我们现在还是有一个司机作为安全员在车上，我们计划在2019年可以完全不需要司机，明年在中国和美国会经历一整年的测试。 传统来看，一个大卡车运营20个小时，需要两个司机，成本一年24万。而未来使用了无人驾驶技术之后，每年只需要硬件分摊成本2.8万，而且实际上一大部分还是我们自己本身的利润。 此外，消费者的支付能力是要远弱于2B的企业，消费者会选择消费与不消费，并且假设说它为了一套无人驾驶系统而愿意消费多少钱，一、两万美金是不是合适，因为他使用率太低了，一台车使用率可能一年不到15%的时间。 但是辅助，其实这就是一个很困难的计算，我辅助人去增加效率，比如说人脸识别好了，我们的一些支付安全辅助手段上，用到人脸识别，记住它确实可以更好的辅助我们的工作人员去提高效率，但是能提高多少效率呢？ 首先第一点，在安全支付上，比如说我们有短信的支付码，我们有指纹技术，我们有种种的技术，是不是还需要一个人脸识别去协助可能是能增加效率，但是它值多少钱这件事其实是没有一个太明确的答案的，所以它在销售起来的时候

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    基于腾讯优图强大的面部分析技术，提供包括人脸检测与分析、比对、搜索、验证、五官定位、活体检测等多种功能，为开发者和企业提供高性能高可用的人脸识别服务

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    远程人脸识别系统技术要求 安全分级

    采用近红外光源照射人脸，通过采集人脸在近红外光源下的图像视频进行人脸肤质材料的分析，从而判定是否为活体。 一次性鉴别机制 应防止与人脸识别身份鉴别有关的鉴别数据的重用。 例如采用近红外光源照射人脸，通过采集人脸在近红外光源下的图像视频进行人脸肤质材料的分析，从而判定是否为活体。 ：打印的普通人脸照片、纸质高清人脸照片、手机屏幕重放的人脸照片攻击）； 防纸质面具伪造：应能检测或防止使用绝大多数人脸纸质面具的仿冒行为； 防视频伪造：应能检测或防止使用拼接、替换、翻拍视频进行伪造 ； 防人脸CG合成伪造：应能检测或防止使用CG技术将单张或多张人脸图像合成人脸视频或3D人脸模型进行伪造； 防假体面具伪造：应能检测或防止使用绝大多数人脸3D假体面具（树脂面具、硅胶面具）的仿冒行为

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    深度学习中最常见GAN模型应用与解读

    ) 超像素(Super Resolution) 照片修复(Photo Inpainting) 视频预测(Video Prediction) 三维对象生成(3D Object Generation) GAN 网络主要由生成网络与鉴别网络两个部分，生成网络负责生成新的数据实例、鉴别网络负责鉴别生成的数据实例与真实数据之间的差异，从而区别哪些是真实数据、哪些是假数据。 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视频就是把马变成斑马的那个视频 、寻找失散儿童、数字娱乐脸谱生成等方向都发挥了重要作用，基于cGAN的人脸生成很好的克服了传统人脸老年化不真实与人脸特征丢失的弊端。 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人脸，通过隐式的向量优化保持输入人脸的结构特征，重建输入人脸。

    2.1K41

    只要一张照片，说话唱歌视频自动生成，降维打击Deepfakes丨已开源

    只要有一张静态的人脸照片，甭管是谁，在这个新AI的驱动下，任意配上一段语音，就能张嘴说出来。 当然，上面的gif动图没有声音，你可以点开下面视频听听效果，里面有川普、施瓦辛格，还有爱因斯坦。 逻辑上不难理解，如果想让生成的假视频逼真，画面上至少得有两点因素必须满足： 一是人脸图像必须高质量，二是需要配合谈话内容，协调嘴唇、眉毛等面部五官的位置。 这是一个端对端的语音驱动的面部动画合成模型，通过静止图像和一个语音生成人脸视频。 所以，最新版基于语音的人脸合成模型来了。模型由时间生成器和3个鉴别器构成，结构如下： ? 这个系统使用了多个鉴别器来捕捉自然视频的不同方面，各部分各司其职。

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    只要一张照片，说话唱歌视频自动生成，降维打击Deepfakes丨已开源

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    1.6K40

    AI换脸鉴别率超99.6%，微软用技术应对虚假信息

    从生成足以以假乱真的名人不雅视频开始，很多使用者将这个“换脸神器”当成了视频造假工具，并通过社交网络将虚假信息（disinformation）传播到全世界。 以技术防御技术，让假脸无所遁形 为了解决这个问题，学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向鉴别图像、视频的真伪。 Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸，不涉及人脸的生成，对于它制造的脸，人类的识别率只有41%*。 作为目前学术界最大的合成视频数据库之一，由慕尼黑技术大学创建的 FaceForensics 数据库涵盖了经过以上三种换脸算法编辑的公开视频，以供学术研究使用。 多年来，微软亚洲研究院在人脸识别、图像生成等方向都拥有业界领先的算法和模型。

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    AI换脸鉴别率超99.6%，微软用技术应对虚假信息

    从生成足以以假乱真的名人不雅视频开始，很多使用者将这个“换脸神器”当成了视频造假工具，并通过社交网络将虚假信息（disinformation）传播到全世界。 以技术防御技术，让假脸无所遁形 为了解决这个问题，学界与业界开始研究如何利用 AI 技术去反向鉴别图像、视频的真伪。 Face2Face 则是用其他真实的人脸去替换原本的人脸，不涉及人脸的生成，对于它制造的脸，人类的识别率只有41%*。 作为目前学术界最大的合成视频数据库之一，由慕尼黑技术大学创建的 FaceForensics 数据库涵盖了经过以上三种换脸算法编辑的公开视频，以供学术研究使用。 多年来，微软亚洲研究院在人脸识别、图像生成等方向都拥有业界领先的算法和模型。

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    优Tech分享｜人脸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别介绍基于图像和基于视频的取证方法；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，多个维度有效筑牢人脸安全的防线 此外，为进一步去除人脸结构信息对活体鉴别的影响，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]。 整体的训练流程采用迭代式的更新策略，最先学好初始化的域信息鉴别器，然后基于鉴别器迭代进行样本分配权重和特征分配权重学习。 03/人脸内容取证  ·人脸图像内容取证 针对人脸伪造图像，我们分别从伪造模式建模、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，有效鉴别真假。 ·人脸视频内容取证 对于伪造视频，我们分别提出时空不一致建模和多片段学习算法，充分捕捉时序运动中的伪造痕迹，在视频维度有效鉴别真伪。

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    鉴别人脸深度伪造，人民中科、中科院自动化所联合提出基于身份空间约束的检测方法

    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。 深度伪造技术的兴起主要基于图像和音频合成技术的发展，是运用深度学习模型和数据等各种资源，合成具有特定内容音视频的技术；其中利用深度伪造技术生成逼近实拍的人脸图像的技术又被称为伪造人脸或假脸合成技术。 随着技术的成熟，伪造的门槛和成本不断降低，大部分人不需要多少技术知识，只要按照步骤上传照片，即可瞬间完成人脸伪造，生成短视频、广告乃至新闻，这固然是文化、消费等产业的创意利器，但也不可避免的造成了虚假信息的爆发式增长 鉴别方除了挖掘待测图像的伪造线索外，可以更加充分地利用其它信息资源。 使用参考人脸图像的鉴别思路在实际应用中是可行的。 实际应用的伪造人脸图像鉴别任务绝大多数情况针对的是重要著名人士，对于鉴别方而言获取相应人物的真实人脸图像并不困难。除此之外该框架相比于其他鉴别模型无额外的数据要求。

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    IJCAI 2022 放榜，腾讯优图实验室三篇论文入选

    转自腾讯腾讯优图 腾讯优图实验室共有三篇论文入选，内容涵盖语义分割、人脸伪造视频检测、神经头像合成等研究领域。文中提及的多项AI技术，能够广泛应用在数字产业，有效提高生产效率，优化用户体验。 IJCAI始于1969年，每年举办一次，是学术界和产业界极负盛名的AI会议，代表了国际前沿的科研水平，延续了上一年严格的审稿标准，在4535篇投稿论文中，IJCAI 2022论文接收率低至15%。 基于区域感知时序不一致性学习的 伪造视频检测 Region-Aware Temporal Inconsistency Learning for DeepFake Video Detection 人脸伪造视频检测旨在鉴别视频中的人脸内容是否被编辑篡改 现有的Deepfake视频检测方法试图基于时序不一致性来捕获真假人脸之间的判别特征。然而，这些方法往往采用共享的静态卷积核, 忽视了伪造人脸视频中不同时空区域具有差异化的动态特征这一特点。 此外, 构建基于snippet 的新型视频帧采样策略, 提出snippet信息交互模块来建模视频的全局表征。

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    如何避免人脸识别系统被破解，随机动作指令人脸活体检测技术有作为

    对人脸识别系统的攻击，主要有3类：照片攻击、视频攻击和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视频后，使用合法用户的照片或视频作为伪造 的人脸试图欺骗系统。 为了区分真实人脸以及照片、视频，防范人脸识别系统可能遭受的攻击，就需要应用人脸活体检测技术。 为了确保你是“活的你”，人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤，比如眨眼判别：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，人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸；或者嘴部张合判别 人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤，比如： 眨眼判别：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，人脸活体检测系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸； 嘴部张合判别： 目前，大多数人脸识别方案都是基于对人脸图像信息的直接提取，无交互性，抗攻击能力差，例如照片、视频、模型伪装都能够进行破解，此时，人脸活体检测技术的重要性就不言而喻了。 申明：文章为本人原创，禁止转载

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    2017年你错过了哪些AI圈大事？最全盘点，值得收藏！

    该数据集包括10万条配有音频和视频的语句。LSTM训练音频，CNN+LSTM训练视频。最后将两者的状态向量作为最终LSTM模型的输入，以产生文字输出。 ? 也许不久的将来，即使是总统演讲视频都有可能是合成的。 多数情况鉴别器获胜然后训练过程陷入停滞。不过，该系统的优点是可以解决鉴别器的损失函数（比如，提高照片的质量）难以设置的问题。 经典的GAN训练结果样例是卧室图片以及人脸图片： ? ? 使用向量生成图像的想法在这个项目中的人脸生成样例中有很好的体现。你可以通过改变向量来观察人脸是如何改变的。 ? 第二，算法逐渐融入到我们的生活中——人脸识别和自动驾驶。这时候，攻击者就可以利用算法的弱点了。 下面是一个特殊眼镜欺骗人脸识别系统并“冒充他人”的例子。

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    懂点人脸识别知识

    人脸照片采集是通过会员注册时或后期补录的方式通过商家提供的APP或小程序等方式录入到系统内。 另外一种方式是通过视频录像提取用户照片，可通过技术手段提取视频中的人脸照片，然后进行采集和存储。 5.活体鉴别 生物特征识别的共同问题之一就是要区别该信号是否来自于真正的生物体，比如，指纹识别系统需要区别带识别的指纹是来自于人的手指还是指纹手套，人脸识别系统所采集到的人脸图像，是来自于真实的人脸还是含有人脸的照片 因此，实际的人脸识别系统一般需要增加活体鉴别环节，例如，要求人左右转头，眨眼睛，开开口说句话等。 在乘坐滴滴顺风车前用户需要进行人脸识别认证，在识别过程中需要用户左右摆头和眨眼，这是活体鉴别很好的一个例子。 目前可以通过三种方式进行流量统计：红外线客流统计、视频客流统计和WIFI客流统计，视频客流统计的优势是精度教高，并可进行人脸识别与CRM打通。

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    人脸活体检测实现流程及鉴别步骤

    现有的人脸识别场景中，极易用照片、视频等方式复制人脸进而攻击，因此对合法用户人脸的假冒是人脸识别与认证系统安全的重要威胁，考虑到一旦虚假人脸攻击成功，极有可能对用户造成重大损失，因此势必需要为现有的人脸识别系统开发可靠 为了确保你是“活的你”，人脸活体检测通常包含几个鉴别步骤，比如眨眼判别：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，人脸识别系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸；或者嘴部张合判别 3.活体算法检测：判断用户是否为正常操作，通过指定用户做随机动作（摇头、点头、凝视、眨眼、上下移动手机），防止视频攻击、非正常动作的攻击。 人脸活体检测通常包含的几个鉴别步骤，比如：1. 眨眼判别：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，人脸活体检测系统会根据自动判别得到的眼睛的张合状态的变化情况来区分照片和人脸；2. 基于人脸识别场景中的防欺诈解决方案，人脸活体检测技术可以有效阻挡PS换脸、视频、三维人脸模型、高清人像照片等各种不同类型的攻击。

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    视频ai智能分析边缘计算盒

    视频ai智能分析边缘计算盒与传统的的视频监管方式对比，传统式的视频监管方式 通常必须手动式分析很多的视频流，视频ai智能分析边缘计算盒可以协助工作员在必须付诸行动时过虑有关事情并发送报警。 视频ai智能分析边缘计算盒还能够与人脸识别技术和身体鉴别技术相结合。 当行为识别技术性鉴别当场有些人开启出现异常个人行为警报时，马上捕获面部，分析其真实身份，并将周边监控摄像头的弹出来显示屏连动，锁住其部位、追踪和精准定位。 并按照其姿态、衣着等特性，开展全面的三维鉴别，使其无处可藏。 视频ai智能分析边缘计算盒接入前端第三方监控摄像头视频流数据开展分析，视频ai智能分析边缘计算盒会将分析出来的结果向三方平台推送预警信息照片、视频和警报统计数据，完成各种各样连接。

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    论文Express | 谷歌DeepMind最新动作：使用强化对抗学习，理解绘画笔触

    谷歌使用一种名叫SPIRAL的对抗性学习方法，先用一个强化学习代理（Agent）随机画画，再将成果输入另一个神经网络鉴别器（Discriminator）。 鉴别器能判断某图形是由Agent生成的，还是从真实照片的数据集中采样而来。 如果代理生成的图像成功地骗过了鉴别器，就会获得奖励。也就是说，奖励函数本身也是由代理学习得来，人类并没有设置奖励函数。 根据谷歌放出的一个绘画视频，该方法在数字、人物肖像的生成上，均取得了不错的效果。 谷歌绘画的视频 ▼ ? 接下来，鉴别器将作出预测，该图像是目标图像的副本，还是由代理生成的。图像越难鉴别，代理得到的回报越多。 重要的是，这一切是可以解释的，因为它产生了一系列控制模拟画笔的动作。 在人脸的真实数据集上，强化对抗式学习也取得了不错的效果。绘制人脸时，代理能够捕捉到脸部的主要特征，例如脸型、肤色和发型，就像街头艺术家用寥寥几笔描绘肖像时一样： ?

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    智能视频分析系统的大数据应用

    智能视频分析识别监管系统在安全管理中起着安全管家的功效，大幅提高了公司在生产安全管理里的安全指标。 AI视频个人行为分析系统借助视频优化算法分析视频具体内容，根据获取视频里的关键信息、标识，产生相对应的警报时间和警报监管方式，大家能通过各种各样的方式迅速收到异常信息。 AI依靠Cpu强劲的测算作用，视频个人行为分析系统快速分析视频界面里的海量信息，获得大家想要的违规警报信息内容。 销售市场上面有完善的智能视频分析算法，如智能施工现场安全帽配戴监管、车辆识别、车系统计分析、烟火鉴别、攀登、彷徨、工作人员辞职等标准。 附近个人行为分析主要包含人脸采集鉴别、工作人员特征识别、地区侵入监管、人群聚集鉴别、自动跟踪等。运用AI视频个人行为分析系统能够提早开展预警信息和防止意外情况。

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    AI人脸识别真的成熟了吗？读完这篇你就懂了

    从一开始的烧钱阶段到今天的确定性发展，AI 一直渗透着人们的生活，从自动驾驶到人脸识别都是如此。其中，人脸识别技术应用较为广泛。 早期的人脸识别多采用传统机器学习算法，研究关注的焦点更多集中在如何提取更有鉴别力的特征上，以及如何更有效的对齐人脸。 随着研究的深入，传统机器学习算法人脸识别在二维图像上的性能提升逐渐到达瓶颈，人们开始转而研究视频中的人脸识别问题，或者结合三维模型的方法去进一步提升人脸识别的性能，而少数学者开始研究三维人脸的识别问题。 最后进入了人脸的深度学习时代，利用 CNN 网络建立的高维模型，直接从输入的人脸图像上提取有效的鉴别特征，直接计算余弦距离来进行人脸识别。 但人识别研究发展仍然可以分为三个阶段。 如今，AI 发展尖端模式下的厂商们也逐步进行开源，为人脸识别在更多领域的应用不断突破瓶颈。

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    GAN能合成2k高清图了！还能手动改细节 | 论文+代码，英伟达出品

    效果惊人 有一个官方演示视频—— pix2pixHD具有通过语义标注的图像还原到现实世界的能力，并且还能根据需要轻松修改和搭配图像。 在视频中可以看到，你可以一键更换车辆的颜色和型号，改变街道的类型，甚至还可以移除图像内景物甚至增加图像中的树木。 一张语义地图背后，是丰富的现实世界。 ? △ 输入的语义地图 ? △ 输出的不同合成场景 pix2pixHD不仅可以将街景语义图转化为真实图像，还能合成人脸。 和街景类似，根据语义标注的人脸图像，我们可以选择组合人物的眼睛、眉毛和胡须等五官特征，还能在标注图上调整五官的大小。 ? ? 无论是在街景中增加和减少物体，还是改变人脸的五官，都是通过一个可编辑的界面完成的。

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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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