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。...相比其他同类技术，来自微软亚洲研究院的换脸鉴别算法很好地解决了应对动态幅度大、有遮挡、有表情变化的图像的难题。 除了准确识别已知算法合成的图像，换脸鉴别的另一大挑战是应对尚未出现的新算法。
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。...2）高效查询攻击[11]:为应对很多场景由于缺少真实数据问题，设计基于生成数据的黑盒攻击框架，一方面基于多样化数据生成模块，生成类间差异大，类内多样性丰富的数据，为训练替代模型提供基础保障；同时基于对抗替换训练模块
图普告诉雷锋网，其产品包括图像审核、増值及搜索，有鉴黄、人脸识别、场景识别等数十个模块，目前日均处理3亿张图片，是国内最大的图像识别云服务公司。...不过图普最知名的还是鉴别“小黄图”，图像视频审核也是现在最主要的服务，客户包括受不良信息困扰的迅雷，和王思聪投过的直播平台17等。 ?...图片来自图普官网截图 鉴别小黄图听起来像是个苦力活，但与其它类型的图像一样，用的也是深度学习技术。...后来由于快播事件，他们发现内容审核对很多社交及云平台都是刚需，才做起了鉴别小黄图。 不过鉴黄并不是图普的目标。也许是继承了腾讯的基因，李明强给图普的定位是给视频时代建立连接。...李明强认为，根据内容进行推荐、搜索，提供差异化服务，视频行业才算到了第二阶段，目前的审核服务是为了满足基础需求，技术成熟后会提供广告投放和导购等增值服务。 看来，鉴别小黄图还只是开始。
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。
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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
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会上，腾讯云带来了在大数据与AI领域的最新研究成果，包括AI换脸甄别技术AntiFakes、腾讯星图以及企业画像平台等七大重磅新品，并对AI、大数据产品进行全线升级，致力于为用户带来更精细化的应用场景、...ai.jpg 视觉AI领域，得益于腾讯优图、腾讯安平AI安全实验室、腾讯AI Lab、微信开放平台等团队的支持，腾讯云AI视觉此次共发布AntiFakes假脸甄别、微码、信息流智能图像以及智能相册四大新品...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。
一、多模态模型进展与探索============多模态大模型可以用于提高文档图像的处理和分析能力，使文档变得更易于管理、检索和理解。...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。...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
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！ ?...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。...而在目前经济、社会快速发展的大背景下，无论是人道主义、产品发布或是竞选活动等方面，DeepFake的视频和图像可能会导致事情发展结果的黑白颠倒。...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。
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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...毕竟最终训练图像都是随机裁剪成224*224大小，并经过水平翻转。...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。
GAN网络结构中包含两个模型：“生成器”模型和“判别器”模型，“生成器”用来生成数据，“判别器”对数据的真伪进行判别。...在GAN模型训练时，如果把“生成器”看成是一个伪造名画的画家，那么“判别器”就是一个名画鉴别家。 初始阶段“生成器”技艺拙劣，伪造的名画非常轻易的被“判别器”识别为假画。...此外，《计算机视觉应用与实战》中的理论知识与实践的重点和难点部分均采用微视频的方式进行解读，可以降低读者的学习成本，高效领会核心要素。...618大促福利不要错过哦！...（更多好书可扫码查看） 如果喜欢本文欢迎 在看丨留言丨分享至朋友圈 三连 热文推荐 618大促序曲 | 爆款新书，搭配200份隐藏福利，超值！ 高效学习的六大必备工具！
、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。
也就是说，他们能够利用相关音轨伪造一段令人难辨真伪的视频。 利用AI系统，用户可以任意编辑人类语音，Adobe曾表示它可以像 Photoshop 编辑图片一样用于调整视频中的发音和对话。...通过人脸检测和五官识别，对人脸的关键点实时追踪，让人们在动态视频中可以对自己脸进行改造。 这一技术属于动作捕捉技术中的一个分支，叫面部捕捉。...视频里化妆都是小儿科了，AI还能在视频里给你换脸呢。在电影《星球大战外传：侠盗一号》中，技术人员通过捕捉一位现代演员盖·亨利的表情，合成了另外一位已经逝世的演员彼得·库欣，使其再次出现在了大荧幕上。...AI让越来越多的人都有能力进行伪造，但研究人员也不断在开发更加精密的技术来增强音频、图片和和视频的鉴别。通过不断增加造假难度，使得非法分子造假的成本和技能要求越来越高。...现在，鉴别AI所做的伪造和处理其实并不难，模糊处理是一种最常见的方法，低分辨率就会让它“一看就是假的。” 除了画质，还有画幅的甄别。在短视频里，画面里的一点改动凭借人的肉眼是很难识别的。
我们知道，Deepfake主要应用了生成对抗网络（GAN），只要有原始人物的照片或视频就能实现目标视频中的人脸替换。基于GAN的博弈优化原理，最终生成极度逼真的伪造视频，几乎能够以假乱真。...而在目前经济社会快速发展的大背景下，无论是人道主义、产品发布或是竞选活动等等，Deepfake的视频和图像甚至可能会导致事情发展结果黑白颠倒。...如果真的如她所说，那么未来，想要给谁按上一个莫须有的罪名，岂不是换一张脸伪造一个视频就可以了吗？ 有问题就有对策，鉴别Deepfake的真伪在科研中就是为了应对这种人类肉眼无法进行分辨的挑战。...利用人脸编辑，可以根据给定的人脸图片，制作从年轻变老，戴眼镜到不带眼镜，男性变女性等效果。 利用video2video，可以将给定的单张目标人物图片，根据驱动视频的人物动作进行变换。...除了人脸，肢体动作生成问题也不大。pose estimation就可以按照驱动视频生成给定人物跳舞的效果。 所以伪造这样一个视频，技术上是可以行的通的。
有时人类都无法分辨真伪。...facial reenactment 技术可以将源人脸的表情迁移到目标人脸，从而改变一个人的表情。 身份操纵是人脸伪造的第二大类。与改变表情不同，身份操纵方法将一个人的脸换到另一个人的面部。...由此产生的公开数据集至少比其它同类数据集大了一个数量级，它使我们能够以监督的方式训练数据驱动的伪造图像检测器。...这个新的大规模数据集使我们能够以监督的方式训练当前最佳的人脸图像伪造检测器。为此，我们将三种当前最先进的自动人脸操纵方法应用到 1000 个原始真实视频上（这些视频均是从网上下载的）。 ?...图 5：本文提出的特定领域伪造检测流程：先用一种稳健的人脸追踪方法处理输入图像，然后利用特定领域信息提取图像中被脸部覆盖的区域，将该区域输送至一个训练好的分类网络，最后该网络的输出即是图像真伪的最终结果
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