@toc展位体验篇人脸视频篡改检测：毫秒级识破逼真的“数字假面”踏入合合信息AI安全展区，首先吸引我的是人脸视频鉴伪互动装置。在工作人员的引导下，我亲自体验了真假视频人脸实时对比功能。...我的具体体验流程如下： 可以选择预设人脸模版或现场录制一段人脸视频 于是我选择了一个预设的人脸模板，系统自动生成了2个看似表情、人脸纹路近乎相似的“假脸”图片我将生成的假脸视频准备发给合合信息的人脸鉴伪模型...据现场技术人员介绍，这种人脸鉴伪技术基于大规模数据训练，通过对高级视觉特征的精细分析，对每个像素进行真伪标记，并精准计算出视频的伪造概率。...而合合信息展示的AIGC图像鉴别技术则能在毫秒之内轻松识别这些精妙的伪造作品，准确率甚至超过了99% ，真是值得称赞的AI真伪鉴赏官。...技术亮点解读图像伪造检测技术解读传统的图像鉴别技术通常仅输出真假结论或生成简单掩码，难以说明“哪里被篡改”及“为何篡改”；合合信息则创新性地提出基于 image-mask-caption 多模态数据的方案
转载自：微软亚洲研究院 未经允许不得二次转载 近日社交网络上爆红的一款换脸应用，让许多普通用户体验到了跟爱豆同框、与偶像飙戏的快乐，也因数据使用带来的问题陷入了舆论的漩涡——除了用户隐私保障，如何辨别和处理换脸应用所制造的合成照片...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%*。...图1：微软亚洲研究院开发的模型分别提取蒙娜丽莎和赫本图片中的身份信息和属性信息进行合成 因此，微软亚洲研究院研发的换脸鉴别算法，基于 FaceForensics 数据库的测试结果均超越了人类肉眼的识别率以及此前业界的最好水平...表1：针对已知换脸算法的识别测试结果 更重要的是，一般的换脸鉴别方案需要针对每一种换脸算法研发专门的换脸鉴别模型，想要鉴别一张图像的真伪，需要逐个尝试所有模型。
来源 | 微软亚洲研究院AI头条（ID:MSRAsia） 近日社交网络上爆红的一款换脸应用，让许多普通用户体验到了跟爱豆同框、与偶像飙戏的快乐，也因数据使用带来的问题陷入了舆论的漩涡——除了用户隐私保障...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%*。...图1：微软亚洲研究院开发的模型分别提取蒙娜丽莎和赫本图片中的身份信息和属性信息进行合成 因此，微软亚洲研究院研发的换脸鉴别算法，基于 FaceForensics 数据库的测试结果均超越了人类肉眼的识别率以及此前业界的最好水平...表1：针对已知换脸算法的识别测试结果 更重要的是，一般的换脸鉴别方案需要针对每一种换脸算法研发专门的换脸鉴别模型，想要鉴别一张图像的真伪，需要逐个尝试所有模型。
通过这次的实际体验，我们可以清晰地看到合合信息的AI人脸视频鉴伪技术在操作上十分简便直观，让用户能够迅速进入AI生成视频的鉴别流程。...它并非停留在整体判断，而是为图像中的每一个像素点打上真伪概率标签，并精确计算伪造像素的占比，最终为整张图像或视频帧的“真伪概率”进行量化打分。这种精细化的分析极大提升了鉴别的准确性和可解释性。...四、合合信息AIGC图像鉴别技术辨别名画真伪随着生成式大模型（如MidJourney、Stable Diffusion、GPT-4o等）能力的突飞猛进，AI生成内容（AIGC）在图像创作领域展现出令人惊叹的潜力...我们只需选择一幅经典名画图片，开始体验合合信息的AI鉴伪功能。此时，系统会根据所选的原名画生成一幅伪造图像，模拟艺术风格和视觉效果。等待AI根据原名画生成伪造的图片。...生成伪造图片后，系统会展示两幅名画供用户选择。用户可以从中挑选一幅图像，提交给合合信息的AIGC图像模型进行进一步的鉴别。如下图在提交后，合合信息的AIGC图像鉴别技术便开始对AI生成的图像进行分析。
二、毫秒级"火眼金睛"：人脸视频篡改检测现场体验震撼的现场演示：当真假人脸同框 在人脸视频鉴伪展台。...添加图片注释，不超过 140 字（可选） 但更让我惊叹的是合合信息AI人脸鉴伪系统的表现。...当我们选择要鉴别的AI生成的视频的时候，系统就会迅速工作，分析各种可能得特征，同时在屏幕上显示此视频中的人像真伪几率：技术原理的深度解析 通过现场技术人员的详细介绍，我了解到这套系统的检测原理相当复杂。...三、智能版"大家来找茬"：生成图像鉴别技术现场演示AIGC图像鉴伪 从人脸视频鉴伪区域走过来，我被另一个“AIGC图像鉴伪”展台吸引了——"世界名画版找茬游戏"。...添加图片注释，不超过 140 字（可选）算法的"超人"视觉 正当我们为自己的判断力感到沮丧时，合合信息的AIGC图像鉴别系统给出了标准答案。不到一秒钟，AI生成图像就被准确标出。
去年2月，在香港就曾发生因伪造视频会议而造成员工损失数百万美元的案件。此外，生成式AI还被用于制作色情图片和视频，尤其针对私人名人或普通人进行“换脸”侵犯隐私。...三、合合信息的AI鉴伪产品体验在本届WAIC世界人工智能大会上，合合信息展示了其在涵盖人脸视频篡改识别、图像真伪判断以及文本图像篡改检测等多种AI安全最新产品和应用场景。...3.1、人脸视频篡改检测：实时洞察“数字假面”在展台现场，合合信息以互动形式呈现了人脸伪造检测的核心能力。...具体而言，对于人脸图像交换伪造，模型可以锚定人眼难以察觉的高级视觉差异，为每个像素打上真伪标签并计算伪造像素占比，从而给出整张图像的真伪概率评分。...3.2、AIGC图像鉴别：秒辨名画真伪在另一区域，合合信息展示了AIGC图像鉴别技术。
在全球化与数字化浪潮的推动下，高效、准确地核验个人身份信息已成为各行各业的基础需求。护照，作为国际通行的权威身份凭证，其信息的快速录入与真伪鉴别至关重要。...安全与防伪鉴别（高级功能）在安全要求极高的场景下，护照识别技术还能集成防伪鉴别模块。数字水印/紫外光特征检测：通过分析图像中肉眼不可见的特征，验证护照的真伪。...人脸比对：提取护照照片区域的人脸特征，与现场拍摄的持证人实时照片进行1：1人脸比对，实现“人证合一”验证。5....结果返回与集成处理完成后，服务器将结构化的数据、处理后的护照图片以及可信度评分一并返回给前端业务系统，完成整个识别流程。...价值体现：旅客只需用手机扫描护照，即可自动填充所有信息，将值机时间从几分钟缩短至秒级，极大提升了旅客体验和通关效率，减轻了人工柜台的压力。2.
在合合信息的AI人脸视频鉴伪展台，有个“真假人脸”挑战吸引了很多人排队体验。...2、AIGC 图像鉴别技术：AI “找茬” 秒辨名画 在合合信息 AIGC 图像鉴别技术展区，有一场有趣的 “世界名画版大家来找茬” 活动，经过大模型处理后的《蒙娜丽莎》《向日葵》……有的是增添了原本不存在的元素...，有的是在色彩上发生了微妙变化，让人眼难以分辨其真伪。...个人觉得或许在未来某一时候，每张图片、每段视频都会自带“数字指纹”，而AI鉴伪会成为像杀毒软件一样的基础工具。...比如多模态融合技术的发展，可以将图像、文本、语音等多种信息进行综合分析，从而更全面、准确地判断信息的真伪。
增加训练数据的数量和多样性可以改善性能。二、图像安全======随着生成式的人工智能快速发展，越来越多的系统都能够生成图像，图像的真伪以及安全也越发重要。...下图展示了 AI 图像安全在文档图像的篡改以及人脸真伪具体案例：1、篡改种类图像篡改指的是对数字图像的未经授权或欺骗性修改，以改变图像的内容或意义。分为四种类型：复制移动、拼接、擦出、重打印。...该产品具有独特的优势：准确率高：基于海量的图片样本训练模型，针对图片模糊、倾斜、翻转等情况进行专项优化，鲁棒性强，总体识别准确率行业靠前。...4、AIGC假图鉴别在安全领域，合合信息紧跟时代步伐做了生成式AI的鉴别工作，主要包括身份验证与访问控制、移动设备的安全检测、数字图像真实鉴定。...郭丰俊博士以人脸鉴别场景为例，提出该鉴别体系的架构是通过通过多个空间注意力头来关注空间特征，并使用纹理增强模块放大浅层特征中的细微伪影，增强模型对真实人脸和伪造人脸的感知与判断准确度，其中纹理的细节变化是人脸鉴别的一个非常重要的依据
虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法，但随着换脸算法的不断改造升级，鉴别算法很难跟上换脸算法的变化。 微软亚洲研究院团队近期提出的Face X-Ray算法或将改变这种局面。...微软亚洲研究院常务副院长郭百宁称，“Face X-Ray技术像医院的X光一样。它能鉴别图片真假，不但能告诉你图片有没有进行过换脸操作，而且还能告诉你换脸操作的边界在什么地方。”...此前的换脸鉴别方法主要从第二步入手，通过检测换脸过程中产生的瑕疵，确定图像的真伪，但是，这一瑕疵并不唯一确定，不同的换脸算法合成时造成的瑕疵大相径庭。 ?...因此，Face X-Ray 通过确定图像是否包含两种不同的噪声，就能判定一张人脸图像为合成图像的几率。...同时，使用分类器方法的前提是一定要收集大量假图片才能进行训练，但“假图片”本身可能已经对社会造成了危害。 Face X-Ray则把换脸鉴别技术推到了更高层次。
使用微信小程序作为主要载体是基于小程序的庞大用户市场，更有利于我们把公益项目更快进入到用户视野中和得到最大化的用户体验，同时我们基于小程序的十分完整的开发体系，开发文档和社区，有便于我们极速开发。...，如：问卷信息 以下为3个接口的详细介绍： 题目的查询功能：我们将可以判断口罩真伪的一些题目录入到数据库中，该接口提供题目和选项给用户选择 图片识别功能：用户在前端选择选择手机中的照片或者拍照，上传到后端...，后端将保存图片到云存储中，以便以后分析AI的识别能力；图片保存好以后，将图片交给AI识别，AI识别完成以后将识别的结果返回；再由接口返回到前端 问卷识别功能：由于很多用户对口罩的真伪的认知能力有限，我们还提供了问卷识别的功能...；给出一些常见的辨别口罩的问题，根据用户的回答来判断口罩的真伪程度 总结与展望 经过几天紧张的开发和调试，目前已经实现了基本的口罩鉴别功能，包含基于图像的鉴别，和更准确的基于问卷评分的鉴别。...欢迎体验我们的试运行版本 WechatIMG9.jpeg
文 | qqsh 编 | 杨晓凡 近年来，图像合成技术日趋进步，GAN在给我们带来艺术体验的同时也埋下了很多隐患。...既然我们可以用GAN来合成难辨真伪的假图，反过来我们也可以用GAN去鉴别图像的真假。GAN一般基于CNN结构，当用来作为鉴伪模型时也有很多不足。...来自伯克利和Adobe的研究者最近提出了一种通用的鉴别方法，通过训练一个单一的ProGAN就可以鉴别其他11种 GAN 生成图像的真伪，并且具有较高的准确率和较强的鲁棒性，对于新提出的StyleGAN2...新的模型 作为一个鉴别图像真伪的模型，除了考虑对抗现有的GAN之外，还需要评估其对未来的影响力。当合成图像的技术不断发展时，它是否还能击败新的GAN也是我们所关注的。...4 讨论与总结 尽管这篇论文在鉴伪上更胜一筹，但是还是有许多令人担忧的地方。 论文的方法虽然泛化性能很高，但是毕竟不是100%准确的鉴别图像真伪。
判别模型：与生成模型相对应，判别模型的作用就是通过学习数据的内部规律，识别出传入模型的数据是真实的观测数据，还是由生成模型生成的数据。 简单说来，就是一个是作假的，一个是鉴别真伪的。...通过不断的训练，作假的生成模型生成的数据越来越像真的，以此同时，鉴别真伪的判别模型的鉴定能力也越来越强。...通过不断大量数据的反复迭代训练，最终，生成模型生成的数据可以超过人类的判定能力，同时，判别模型的鉴别能力也将超过人类水平。...通过不断的迭代优化，就可以训练出能够生成以假乱真数据的生成器G，和能够有火眼金睛能力的鉴别器D。...数据集 中国香港中文大学汤晓鸥教授实验室公布的大型人脸识别数据集： Large-scale CelebFaces Attributes (CelebA) Dataset 10K 名人，202K 脸部图像
因此，对于像上面的花卉图片这样的简单图像，其恢复效果很好，原因在于，利用图像块匹配算法可以得出绿叶是花卉图片的主要纹理，从而找到被删除部分与已有图像的关联。...全局和本地的环境鉴别器网络则被用于改善图像修复技术网络。前者通过观察整个图像来评估其整体是否连贯，后者则通过查看以修复区域为中心的微小区域，来确保生成补丁的本地一致性。...也就是说，有两个辅助的网络来帮助训练。这两个辅助网络返回一个结果，以检测生成的图像的真伪性。 整个培训阶段需要在一台配备四个高端GPU的机器上花费2个月的时间才能完成，因此耗费的时间也是很多的。...论文方法示例 下面我们来看一个运用改进方法进行复杂的人脸图像修复的具体示例： ? 人脸上的图像修复技术的示例 修复效果比图像块匹配算法修复的效果要好上很多。...除了人脸修复，还有很多复杂的图像修复案例，再来看看下面这些： ? ? 图像修复技术示例
据了解，“Deepfake鉴别挑战赛”的目标是，找到一款能检测视频是否被换过脸的工具，并且它能被每个人便捷操作。...，因此，无论是主动给图片添加水印还是通过“找茬”来辨别真伪，都是解决 Deepfake 造假问题的必要手段。...功能上，长毛猫Angora 记忆力好、动手能力强，可以快速找到换脸视频的原版本，或者是不同版本。而短毛猫 Maru 则嗅觉敏锐、火眼金睛。它可以弥补长毛猫 Angora 的不足。...用区块链技术鉴别假图片和假视频 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等人为修饰，进而判断相关资讯真伪。 除了鉴别假图片，区块链技术还能鉴别假视频。
在博物馆方面，秦始皇帝陵博物院跟随互联网+中华文明建设三年计划，与腾讯达成合作，通过《你好，兵马俑》人脸识别系统提高游客与兵马俑的互动。...在广东广州，今年元宵节期间举行的为期7天的广府庙会吸引了当地市民和游客超过500万人次参与，这一数据便是通过AI人脸识别技术统计而来。...比如，在艺术品鉴定领域，很可能实现利用人工智能技术对艺术品的风格、技法、材质进行分析，从而鉴别真伪。...，让环境更能调动演员和观众的情绪，从而获得更好的观演互动体验。...本文编辑：腾讯文旅见习编辑 张聪聪 审核：腾讯文旅 孙晖 张璐 来源：中国文化报 往期精彩回顾 （点击图片 即可阅读） ?
上图展示了一幅Facetune人脸面部轮廓重塑的对比图片，可以看出，通过微调下巴轮廓就能轻松地告别国字脸，让美丽的容颜变得轻而易举。...（3）Mug Life软件 Mug Life是一款2015年出现的商业APP[4][5]，它的强大之处在于可以让一张静态的人脸图片“活”过来。...添加特效：在基本不改变人脸面部关键特征的前提下，利用电影动画技术为面部赋予一些特定的表情和动作。 面部重构：通过一些先进的视频游戏技术将人脸图片重新渲染成3D动画人物。...辨别数字影像真伪也是一个技术活儿 众所周知，篡改的图片通常满足两个客观事实： 图像RGB数据上确定发生了局部变化； 在图像RGB数据上却无法直接找到这种局部变化的位置； 那么，数字时代的鉴别方法能做些什么呢...当人们看到这张图片时，通常只能通过判断水杯的存在是否合理，以及水杯与周围事物（桌子）在拼接处的好坏程度来辨别真伪，如果拼接的隐蔽性够好就无法识别了。
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]。...在数据划分上，提出了基于迭代式无监督子域划分的元学习方法。该方法无需域标签，通过高鉴别性的域特征实现自动化子域划分，并通过元学习的方式进行模型的优化。...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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