Oct, 2023

佛罗里达：虚假真实图像数据集

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TL;DR通过评估 AI 工具和模型在检测深度伪造方面的有效性，该研究研究了这些模型是否能够准确识别看起来人工制作的真实图像。通过创建一个包含 510 个具有虚假外观的真实图像的数据集，并使用两种 AI 模型进行评估。研究结果显示，这两个模型在我们的数据集上表现不佳。此外，我们的数据集可以作为评估深度学习模型理解复杂视觉刺激能力的有价值工具。我们期望这项研究将在该领域激发进一步的讨论和研究。我们的数据集可以在此 https 网址上获取。
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发现论文，激发创造
  • WildFake: 一个用于人工智能生成图像检测的大规模挑战数据集

    评估生成模型检测的概括性和鲁棒性，我们提供了一个大规模数据集 WildFake，包含最新的生成器、各种物体类别和实际应用，其丰富性和层次结构提高了对 WildFake 上训练的检测器的泛化性和鲁棒性，从而展示 WildFake 在真实场景下作为 AI 生成图像检测器的重要性和有效性。

    Feb, 2024

  • 揭示真相：探索虚假图像中的人类注视模式

    通过人类语义知识和眼动实验研究假图像检测的可能性，结果显示人们在感知伪造样本时倾向于关注图像的更局部区域，与观看真实图像时更分散的观察模式形成对比。

    Mar, 2024

  • 揭示生成图像检测数据集中的常见偏差：伪造还是 JPEG？

    该研究讨论了使用生成图像模型检测人工内容的紧迫性，并指出当前的数据集中存在与 JPEG 压缩和图像大小相关的偏差。研究还展示了去除这些偏差对 JPEG 压缩的鲁棒性和评估检测器的不同生成器间性能的显著影响，其中 ResNet50 和 Swin-T 检测器在 GenImage 数据集上的不同生成器间性能提高了超过 11 个百分点，达到了最先进的结果。

    Mar, 2024

  • 利用机器学习识别人工智能生成的合成图像

    利用机器学习技术来区分 AI 生成的合成图像和真实图像，通过优化深度学习模型和对比实验结果表明，深度学习模型可以更准确地识别合成图像，进一步推动数字媒体可信度及 AI 生成内容的伦理和技术探索。

    Jan, 2024

  • CIFAKE: 人工智能生成的合成图像的图像分类和可解释标识

    使用合成数据，基于计算机视觉，通过卷积神经网络和可解释的 AI 技术实现对人眼难以区分真实照片和 AI 生成的图片的分类，最终建立的 CIFAKE 数据集对于未来的研究工作提供了有价值的资源。

    Mar, 2023

  • 超越检测：深度伪造图像视觉真实度评估

    本文提出了一种有效的方法来评估 DeepFake 视频的视觉真实感，并详细介绍了两个卷积神经网络模型的数据预处理和训练程序，这些模型通过从帧序列中提取的特征来预测 DeepFake 视频的 Mean Opinion Scores，并在 DeepFake Game Competition (DFGC) 2022 评估中获得了第三名。

    Jun, 2023

  • ArtiFact：一个大规模人工和真实混合图像数据集，用于通用和健壮的合成图像检测

    本篇论文旨在通过 ArtiFact 大型数据集以及多分类分类方案和滤波步幅缩减策略，检测来自已知和未知生成器的合成图像，以增强合成图像探测器的泛化和鲁棒性。结果表明，该方案在 IEEE VIP Cup ICIP 2022 挑战赛上取得了明显的优势。

    Feb, 2023

  • 家长和孩子：区分多模态深度伪造图像与自然图像

    本文通过系统研究最新扩散模型生成的虚假图片的真实性，分析其图像的低层特征和用作种子的文本说明的语义作用，并提供了一个新的包含约 600k 张图像的数据集 COCOFake。

    Apr, 2023

  • 深度伪造检测的稳健性与泛化性：扩散模型研究

    通过对深度伪造图像的产生和检测进行深入研究，本论文提出了一种全面的深度伪造图像生成与识别的方法。在我们的研究中，我们创建了一个名为 DeepFakeFace (DFF) 的数据集，用于训练和测试检测深度伪造图像的算法。我们进行了对 DFF 数据集的全面评估，并提出了两种评估方法来测试深度伪造识别工具的强度和适应性。根据我们的发现，不同的深度伪造方法和图像变化产生了多种结果，突显了对深度伪造检测器的需求。我们的 DFF 数据集和测试旨在促进更有效的抵御深度伪造的工具的发展。

    Sep, 2023

  • 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