Jan, 2020

DeepFakes 和更多：人脸处理和假图检测综述

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TL;DR本文综述了利用大规模公共数据库及深度学习技术（尤其是生成对抗网络）生成逼真虚假内容的技术及其在虚假新闻时代的社会影响，包括 DeepFake、面部属性操作和面部表情交换等四种类型的面部操纵技术，以及检测这些操纵方法的关键技术。同时，我们详细介绍了每种操纵类型的技术、公共数据库和关键指标，并着重介绍了最新一代的 DeepFakes 在虚假检测方面的改进和挑战。除了综述信息外，我们也讨论了该领域的未解决问题和未来趋势。
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发现论文，激发创造
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    Jun, 2024

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    Jan, 2019

  • 审判法院深度伪造检测综述

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    May, 2022

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    Mar, 2024

  • 深度学习用于深伪造图像的生成和检测：综述

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  • 深度伪造的创造与检测：一项调查

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    Apr, 2020

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    Feb, 2021

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    Sep, 2020

  • DeepFakes: 一项新的人脸识别威胁？评估和检测

    在本文中，我们使用基于 GAN 的开源软件从 VidTIMIT 数据库的视频生成 Deepfake 视频，调整不同的训练和混合参数对生成视频的质量有显著影响，并表明当前的人脸识别系统和现有的检测方法都很容易受到 Deepfake 视频的干扰。

    Dec, 2018

  • 通过利用表面异常进行深度伪造检测：SurFake 方法

    深度伪造生成对场景整体几何和采集过程造成了特征变化，通过分析图像中表面的特征可生成一个可用于深度伪造检测的描述符，称为 SurFake。在各种深度伪造和深度学习模型上进行的实验结果证实了该特征可用于区分原始图像和经过篡改的图像，并且实验证明结合视觉数据可提高检测准确性。

    Oct, 2023