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。...FaceSwap 是一个学习重建脸部特征的深度学习算法，可以对给出的图片进行模型替换，人类对于此类换脸的识别率也是75%左右*。...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。
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。...3、文档图像处理开放平台合合信息针对文档图像处理，提供了开放平台，供开发者进行免费测试。...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。...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。”这篇论文已入选CVPR 2020。...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。
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。...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。
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...利用生成器生成的图片，通过判别器判定后的记过D_logits_,可以得出生成器生成的图片与真实图片之间的误差g_loss.
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。...question（问卷信息）、recognition（识别的信息及结果） 本项目缓存使用的是 redis，主要缓存不经常变动的一些信息，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...；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
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。...人工智能的发展，将为旅游业在个性化、体验式服务等方面注入潜力，改变和提升旅游业的服务品质。...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） ?
笔者尝试体验了一下认证流程，整个感觉快速简便。...银行远程开户为例，用户办理业务时需要确定该项动作为开户人本人的操作，采用“人脸核身（NFC版）”的认证方式，可以有效识别客户身份以及证件的真实、完整，满足客户全面了解用户的诉求，同时缩短了开户流程、改善了用户体验...而实证NFC安全产品的出现，一方面可以进一步阻挡黑产的侵入，助力业务方、业务办理者清晰证件真伪、识别欺诈；另一方面也在安全及用户业务体验上打造出均衡的产品服务。...更多腾讯AI产品免费体验与合作联系 欢迎识别下方小程序码进入 一张报销单引发的"吐槽大会" | 初音未来、洛天依、镜音......揭秘虚拟歌姬背后的大BOSS | 抠图，令我苦不堪言！ ...| 一场培训引发的“灵魂拷问” | 筑牢金融自主安全锁 | 点击下图可进入「腾讯云AI体验中心」免费体验
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。...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。 下图是解决方案的培训架构： ?...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
图片它开发的深受全球用户喜爱的C端产品全球累计用户下载超23亿，累计月活约 1.3亿。其中名片全能王和扫描全能王免费版在App Store排行榜上名列前茅。...图片场景文本端到端检测识别效果展示：图片表格结构识别和手写数学公式识别效果展示：图片图像安全随着生成式人工智能的快速发展，现在在图像领域，越来越多的系统能够生成图像质量非常高的生成式图像，图像的真伪、图像的安全问题变得越来越重要...AI换脸、证照篡改等会对银行、保险、金融行业的人脸认证产生很大的问题：图片图片图片中国信通院携手合合信息开启《文档图像篡改检测标准》制定工作，为文档图像内容安全提供可靠保障，助力新时代AI安全体系建立。...图片人脸鉴别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。...图片鉴别结果展示图片展望合合信息的研究成果为各行业提供了实用的解决方案。智能图像处理作为其中的一个重要领域，合合信息开发出了高效、准确的图像处理算法和工具，为各种应用场景提供了优化的解决方案。
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。...同时，脸书还会从数据集、经费、奖金等多方面支持“Deepfake鉴别挑战赛”，以鼓励更多人参与。据称，脸书会为此投入1000多万美元。...“找茬”来辨别真伪，都是解决 Deepfake 造假问题的必要手段。...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。
另外，作者制作了一个微信小程序展示APDrawingGAN的效果，小程序二维码如下，免费使用，快来试试吧： 下面文摘菌简单试了几张图片~ 网红小哥的神韵是不是被体现的淋淋尽致~ 即使去掉了颜色，仍然能认出吴爸爸的招牌动作...人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。...鉴别器网络D用于判断输入图像是否是真实的，即是否是艺术家画的艺术肖像画。其中全局鉴别器对整个图像进行检查，以判断肖像画的整体特征。而局部鉴别器对不同的局部面部区域进行检查，评估细节的质量。...局部鉴别器和全局鉴别器都采用PatchGAN的形式。 针对艺术肖像线条画中的线条笔画风格，提出了一个全新的距离变换（DT）损失。...APDrawingGAN在没有对应艺术家肖像画的人脸照片上的测试结果。人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。 图5.
其中，AntiFakes假脸甄别技术基于图像算法和视觉AI技术，实现了对图片或视频中的人脸真伪进行高效快速的检测和分析，鉴别图片中的人脸是否为AI换脸算法、APP 所生成的假脸，最终对图像或视频的风险等级进行评估...在人脸识别方面，腾讯云神图新增人脸融合、人体识别以及跨年龄识别功能，语音合成正式商用、腾讯云NLP全新升级提供18项智能文本能力。
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]。...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。
人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。...左侧为层次化生成器网络的结构，右侧为层次化鉴别器网络的结构。 在APDrawingGAN中，生成器网络G和鉴别器网络D都采用层次化的结构。...鉴别器网络D用于判断输入图像是否是真实的，即是否是艺术家画的艺术肖像画。 其中全局鉴别器对整个图像进行检查，以判断肖像画的整体特征。而局部鉴别器对不同的局部面部区域进行检查，评估细节的质量。...局部鉴别器和全局鉴别器都采用PatchGAN的形式。...APDrawingGAN在没有对应艺术家肖像画的人脸照片上的测试结果。人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。 图5.
人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。...鉴别器网络D用于判断输入图像是否是真实的，即是否是艺术家画的艺术肖像画。其中全局鉴别器对整个图像进行检查，以判断肖像画的整体特征。而局部鉴别器对不同的局部面部区域进行检查，评估细节的质量。...局部鉴别器和全局鉴别器都采用PatchGAN的形式。 针对艺术肖像线条画中的线条笔画风格，我们提出了一个全新的距离变换（DT）损失。...分别表示人脸照片和对应的艺术家肖像画。 ? ▲图4 APDrawingGAN在没有对应艺术家肖像画的人脸照片上的测试结果。人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。 ?...作者制作了一个微信小程序展示APDrawingGAN的效果，小程序二维码如下，免费使用，快来试试吧： ?
人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。...左侧为层次化生成器网络的结构，右侧为层次化鉴别器网络的结构。 在APDrawingGAN中，生成器网络G和鉴别器网络D都采用层次化的结构。...鉴别器网络D用于判断输入图像是否是真实的，即是否是艺术家画的艺术肖像画。其中全局鉴别器对整个图像进行检查，以判断肖像画的整体特征。而局部鉴别器对不同的局部面部区域进行检查，评估细节的质量。...局部鉴别器和全局鉴别器都采用PatchGAN的形式。 针对艺术肖像线条画中的线条笔画风格，我们提出了一个全新的距离变换（DT）损失。...分别表示人脸照片和对应的艺术家肖像画。 ? 图4. APDrawingGAN在没有对应艺术家肖像画的人脸照片上的测试结果。人脸照片来源于免费版权图片网站Pixabay。 ? 图5.
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