deepfake专题
ImplicitDeepfake：通过使用NeRF和高斯溅射的隐式Deepfake生成的合理换脸
ImplicitDeepfake: Plausible Face-Swapping through Implicit Deepfake Generation using NeRF and Gaussian Splatting ImplicitDeepfake：通过使用NeRF和高斯溅射的隐式Deepfake生成的合理换脸 Georgii Stanishevskii1∗ Jakub Steczk
Deepfake正确打开方式：荷兰警方用“换脸”拍摄17年前被枪杀男孩视频，征求线索...
来源：大数据文摘本文共1300字，建议阅读5分钟只有一张照片，就能生成视频。 Deepfake终于走上正道了。 2003年，13岁的Sedar Soares和他的朋友们一起扔雪球时被枪杀，最近，荷兰警方重启了这项调查。 在Sedar Soares家人的允许下，他们利用Deepfake制作了一个Sedar Soares的视频，以此向公众征集线索，寻找目击证人。 荷兰警方认为这可能是世界上第
高效使用DeepFaceLab（DeepFake）提高速度和质量的一些方法
DeepFaceLab相关文章 一：《简单介绍DeepFaceLab（DeepFake）的使用以及容易被忽略的事项》 二：《继续聊聊DeepFaceLab（DeepFake）不断演进的2.0版本》 三：《如何翻译DeepFaceLab（DeepFake）的交互式合成器》 四：《想要提高DeepFaceLab（DeepFake）质量的注意事项和技巧（一）》 五：《想要提高DeepFaceLab（D
deepfake中文综述 | 《视听觉深度伪造检测技术研究综述》
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标" 获取有趣、好玩的前沿干货！ 戳我，查看GAN的系列专辑~！ 昨天，一位朋友分享了一篇deepfake的中文综述，总结得比较全面，特此分享，让更多感兴趣的小伙伴了解~ 原文下载地址 | https://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFQ&dbname=CJFDLAST2020&f
针对Deepfake假脸视频面部细节特征的提取算法
[转载]githubGitHub - Allenem/graduation-design: 本科毕业设计：针对Deepfake假脸视频面部细节特征的提取算法https://github.com/Allenem/graduation-design 1.提取人脸 采用 OpenCV 和 face_recognition 做对比，用15张图片做实验 完善后的代码如 ./DatabasePre
毕业设计 Deepfake假脸视频面部细节特征的提取算法（源码+论文）
文章目录 0 项目说明1 研究意义2 研究内容及结果3 数据集特征提取4 论文目录4 项目工程 0 项目说明 针对Deepfake假脸视频面部细节特征的提取算法 提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放 1 研究意义 网上多数 Deepfake 是用于色情政治等方面的恶搞行为。对于知名度很高的明星来说，人们知道不是其本人，所以影响并不是很大。但对于普通
秒杀Deepfake！微软北大提出AI换脸工具FaceShifter和假脸检测工具Face X-Ray
【导读】人脸识别的“利矛与坚盾”同时出炉！微软亚洲研究院和北京大学最近联合发表2篇重量级学术论文，提出了FaceShifter和FaceX-Ray——前者是一种高保真、能够感知遮挡的AI“换脸工具”，后者则是针对伪造人脸图像的通用检测工具，在取得业界领先的性能的同时，所需数据量也少得多。 最先进的AI和机器学习算法不仅可以生成栩栩如生的位置和物体的图像，还擅长将人脸头像从一个人换成另一个人的
美国国会听证会探讨“深度伪造（deepfake）”风险及对策
大数据文摘授权转载自腾讯研究院 作者：曹建峰、方龄曼 近日，一段关于扎克伯格的恶搞视频在Instagram上流传。 该视频中，扎克伯格的面部表情极其僵硬，声音与本人的相比差距很大。 事实上，这是以色列一家科技公司利用人工智能（AI）换脸技术合成而来，这一技术也被称为“深度伪造”（deepfake）。 更遭受争议的deepfake例子例如最近走红网络的一键生成裸
Deepfake idea
Deepfake idea Motivation其他Semantic informationDataLoss functionsModel Motivation 考虑语义信息，在弱监督信息中尽可能挖掘有效信息；一种更贴近实际的实验设定；在更为精确的数据集上时(标注成本较高，比如为CUB200种鸟类标注，需要很高的专业知识水平，此时应用CLL)，反标记监督信息更为有用： e.g.
DeepFake Learning
Awesome-DeepFake-Learning The approach I work on DeepFake. Awesome-DeepFake-Learning 1. Intuitive Learning2. Survey Paper3. Curated lists4. Deepfakes Datasets5. Generation of synthetic content 5.1 G
DeepFake学习记录（不更新了，该方向直接劝退）
文章目录 学习的博文资料1、DeepFake 入门了解2、深度“打假”：通过眨眼检测“deepfake”视频 换脸（Face-swapping）Original DeepfakesFaceswap-GAN3D face FaceSwapFast Face-swap Using CNN(ICCV2017)On Face Segmentation, Face Swapping, and Face
《Deepfake Video Detection through Optical Flow based CNN》光流法检测假视频论文解析
如题，本篇论文是通过光流法，以CNN网络，对deepfake的视频进行检测真伪，deepfake相关介绍点击这里 这篇文章使用如下结构 文章提出，要fake视频和origin视频的差异在于，一个是计算机合成，一个是摄像机拍摄而成，而光流可以利用这种差异，在光流场中进行体现 方法如下： 对于t时间的帧 f(t),提取forward flow光流OF(f(t),f(t+1))用的CNN模型是P
重新梳理DeepFaceLab（DeepFake）最近动态：简要且全面的信息
DeepFaceLab相关文章 一：《简单介绍DeepFaceLab（DeepFake）的使用以及容易被忽略的事项》 二：《继续聊聊DeepFaceLab（DeepFake）不断演进的2.0版本》 三：《如何翻译DeepFaceLab（DeepFake）的交互式合成器》 四：《想要提高DeepFaceLab（DeepFake）质量的注意事项和技巧（一）》 五：《想要提高DeepFaceLab（D