Feb, 2022

深度学习方法检测深度伪造内容综述

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TL;DR本文通过深度学习方法，系统地回顾了近年来深度伪造内容识别的研究，并报告了对于未解决的深伪造检测问题和不足之处的未来方向。
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发现论文，激发创造
  • 利用深度学习方法进行深度伪造检测：综述

    本论文旨在探讨不同的方法学以实现具有更高准确度的低成本模型，以检测 Deepfake，并解决数据集的泛化问题。

    Apr, 2023

  • 使用深度学习检测深度伪造现象

    这篇文章旨在综述目前使用深度学习算法来应对社交媒体上深度伪造威胁的深度伪造检测模型，详细讨论了这些模型的优点、局限性和未来发展方向。

    Jul, 2022

  • 深度伪造算法的比较分析

    通过综述现有的 deepfake 生成和检测技术，本文分析了基于深度学习的 deepfake 创建方法和检测技术，并讨论了当前的 deepfake 检测方法的局限性和挑战，以及未来的研究方向，强调了对 deepfake 检测技术持续研究和发展的重要性，以应对 deepfake 对社会的负面影响，并确保数字视觉媒体的完整性。

    Sep, 2023

  • 深度学习用于深伪造图像的生成和检测：综述

    该文章调查了深度伪造技术的算法及检测方法，并讨论了相关挑战、研究方向与发展趋势。

    Sep, 2019

  • Deepfakes 生成和检测：现状、挑战、对策和发展方向

    本文综述了现有工具和基于机器学习的方法，用于深度伪造（Deepfake）的生成和检测，并讨论了目前的公共数据集和对技术进行性能评估的关键标准，强调了未来研究的方向。

    Feb, 2021

  • 审判法院深度伪造检测综述

    本文简要介绍了图像处理、深度伪造技术以及用于检测这些技术的方法和数据集。

    May, 2022

  • 深度伪造检测和有限计算能力的影响

    快速发展的技术和人工智能使得 deepfakes 成为一种越来越复杂和难以识别的技术。为了确保信息的准确性，控制虚假信息和大规模操控，寻找和发展能够普遍检测伪造视频的人工智能模型至关重要。本文旨在解决在计算资源有限的情况下检测 deepfakes 在各种现有数据集中的问题。目标是分析在这些限制下不同深度学习技术的适用性，并探索提高其效率的可能方法。

    Feb, 2024

  • 深度伪造的创造与检测：一项调查

    本文旨在探讨生成深度学习算法如何创作和侦测 Deepfakes，并提供对其工作原理的深入了解以及当前领域的趋势和进展、目前防御解决方案的不足之处以及需要进一步研究和关注的领域。

    Apr, 2020

  • 深度假象图像检测在威胁环境不断演化中的近期进展分析

    深度伪造检测与防御研究方向的关键词有：深度伪造、检测、防御、生成模型和对抗攻击。

    Apr, 2024

  • 利用 MLP 和 LSTM 的混合式 Deepfake 检测

    该研究提出了使用两个深度学习算法（LSTM 和 MLP）的新 deepfake 检测模型，并使用 140k 真实和虚假面孔数据集评估其在检测 deepfake 图像中的表现，最高可达 74.7% 的准确率。

    Apr, 2023