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...、合成视频是新型科技产品带来的新挑战。...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%*。...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...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%*。...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。
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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。
用户首先放置证件在手机NFC位置，1秒后产品完成证件内嵌关键信息的识别与读取，识别成功后进行刷脸认证，通过动作、光线等活体检测模式校验用户是否为真人，活体检测通过后可将视频最佳帧与权威库源/NFC读取的证件人像图进行人脸比对...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！ ...腾讯云慧眼成为国检中心首批通过测评的人脸安全产品 | 困在流量池的视频博主们 | 看完这篇，我不再疯狂码字！| 错过等一年！...| 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
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。...一、基本思想 目前现有的人脸交换检测器简单使用基于 CNN 的分类器将人脸图像映射到真伪标签上，在已知的操作方法上获得了极好的精度。然而，他们无法识别由未知的面部交换模型产生的假面部图像。...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。
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。AI 图像安全为 AIGC 健康发展、规模化应用保驾护航，解决负面社会问题。...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。...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
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。
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、视频或者软件模拟生成的，能有效地避免各种人脸伪造带来的身份冒用情况。...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。...Turek）认为，制造deepfakes的人一直在不断地适应各种检测技术，因此不会存在一个一招制敌的算法或技术解决方案，而是需要一套全局性的方案，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...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。
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。...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。...此前业内的主流换脸鉴别算法是训练 AI 分类器，让 AI 模型去“学习”大量的换脸图像，从而具有初步的鉴别能力。“先搜集一大堆换过脸的照片，再搜集一堆真照片，然后用深度神经网络做训练。...但二分类方法的局限在于不具备通用性：只有换脸图像采用的是已知换脸算法，如 DeepFake、FaceSwap、Face2Face 等生成，才有可能达到较高的识别率（99%以上），因为 AI 模型就是通过大量学习这些算法生成的人脸图像去提升识别能力
近期，针对DeepFake可能带来的负面影响，研究人员开发了一个基于神经网络的神奇，能够鉴别DeepFake图像的真伪。 DeepFake的克星，来了！...针对这一现象，来自加州大学河滨分校的研究人员最近便提出了一种基于神经网络的神器，分分钟鉴别照片真伪！ ?...该算法还没有扩展到包含对深度假视频的检测。...鉴别DeepFake的真伪在科研中可以说是一种挑战，而这种挑战的出现是因为它以一种人类肉眼无法分辨的方式被操纵着。...下一步，DeepFake视频也将“在劫难逃” DeepFake的图像目前已然能够鉴别真伪，那么下一步就是视频了。 Roy-Chowdhury表示现在需要对算法做一个扩展，并应用到视频中。
而在视频生成领域，目前各家大厂还是只敢拿demo出来演示，普通用户还无法使用。 最近阿里达摩院在ModelScope上首发开源了「基于文本的视频生成」的模型参数，一起实现「视频自由」！...模型链接：https://modelscope.cn/models/damo/text-to-video-synthesis/files 体验链接：https://huggingface.co/spaces...国内首发「文本-视频生成」 文本到视频生成扩散模型由「文本特征提取」、「文本特征到视频隐空间扩散模型」、「视频隐空间到视频视觉空间」三个子网络组成，整体模型参数约17亿。...多阶段文本到视频生成扩散模型采用Unet3D结构，通过从纯高斯噪声视频中迭代去噪的过程，实现视频生成的功能。 在实现上参考的相关论文主要有两篇。...尽管最近在图像合成方面取得了成功，但是由于视频的数据空间维度更高，将DPM应用于视频生成仍然具有挑战性。
假视频泛滥让信息真伪难辨，比如刻意伪造的假新闻，模仿领导人、权威专家的权威信息。数以亿计没有专业辨识能力的普罗大众会更容易轻信而被欺骗，引发更大的公信力危机。...对于社交媒体来说，如何合理地限制这类造假音视频内容的传播又不限制用户的使用体验？ 这些问题的解决，仍然亟待AI技术本身先行给出一套检测和控制假视频的解决方案。...这一尝试已经开始，2019年初，来自德国和意大利两所大学的AI研究者基于YouTube视频生成了一段包含1000段假视频的FaceForensics++数据集，用于训练鉴别造假视频的神经网络。...9月底，谷歌宣布开源的包含3000段真假视频的大型 Deepfakes 数据集，纳入FaceForensics基准当中，供研究社区免费获取并用于开发合成视频检测方法。...研究者意识到，之前数据集中的视频存在着数量少、质量低以及过于人为化的特点；同时在一些假视频检测中，训练视频和测试视频存在高度相似性，这些让人脸造假检测的实际效力有待检验。
据某移动应用数据分析平台数据显示，2月25日0点，Avatarify在中国区App Store的免费App榜单仅排名第65，而到了当日下午五点，Avatarify蹿升至免费榜第一名，并一直持续到3月1日...这款软件通过AI换脸技术让图片动起来，为网友带来新奇好玩的娱乐体验，同时，蚂蚁呀嘿短视频的灵魂在于BGM，为人物增加了反差效果，从马斯克、马化腾等科技公司大佬，吴京、甄子丹等演艺界明星，到蒙拉丽莎等世界名画...用户只需要三步：导入手机里的人脸图片，选择视频模板，软件就能自动生成短视频。 据媒体报道，目前的换脸技术与国外一款开源的AI换脸软件deepfake极为相似。...deepfake的核心技术是一种名为生成式对抗网络（GAN）的框架，该网络有两个模块，一个负责生成伪图，另一个负责鉴别生成图片的质量，通过“对抗博弈”的方式不断进化，达到以假乱真的水平。...目前被证实，我们是可以利用深度合成中的表情操纵方法的安全漏洞，攻击人脸识别系统。
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。
短视频美颜滤镜SDK，为广大移动应用开发者提供免费、简单、快捷、稳定的接口，帮助开发者快速实现自有APP上的短视频应用开发。 其中包含短视频拍摄、水印、拍摄码率等的自定义设置，并自带美颜滤镜功能。...短视频开发系统不仅拥有上百款滤镜、能满足各种各样场景的需求，而且提供了磨皮算法，能满足市面上所有人脸的美颜滤镜SDK需求。...除此之外还有很多个小的功能点，直接涉及到用户的体验， 二、短视频涉及服务多短视频的服务。主要涉及到短视频采集、上传、云存储、云分发和播放五个方面。 三、内容良莠不齐。...智能鉴别功能开发要求高随着短视频平台的快速发展，很多人瞄准了直播平台，为了博取眼球，甚至有些用户会制作一些低俗色情的视频。所以，就需要加强对短视频内容进行审核。...除了国家相关部门的监管，短视频APP开发过程中的智能审核也更为重要。提高人工鉴别的速度和准确度。但机器鉴别难以完全脱离人工，更精确、智能的算法亟待开发。
然后，AI模型再通过提取视频关键帧，人脸对齐等技术，让人脸完美“融合”到原视频。这类视频仿真度高、欺骗性强，肉眼一般难以识别真伪。...2019年11月，我国发布了《网络音视频信息服务管理规定》，该规定明确指出：网络音视频信息服务提供者应当部署违法违规音视频以及非真实音视频鉴别的相关技术方案。...2019年9月，Facebook宣布了全球Deepfake检测挑战赛，旨在号召研究人员寻找“打假”的有效方法，提升鉴别假视频的技术，维护和谐的网络环境。...随后，Google AI 开源 Deepfake 视频检测数据集，希望能帮助研究者找到更好的鉴别假视频的方法。...AI虚拟主播是首先由真人主播面对镜头录制播报1个小时的新闻，通过AI和人脸关键点检测、人脸重构、唇语识别等多项技术重合，结合语音、图像等信息联合建模后，得到的人类“分身”。
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