Mar, 2024

深度伪造生成与检测：基准和调查

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TL;DR对深度伪造生成和检测的最新发展进行了综合回顾和分析，并讨论了该领域的当前状态，主要集中在深度伪造生成和检测技术框架的发展，以及人脸交换、脸部再现、说话人脸生成和面部属性编辑等主流深度伪造领域的研究，并评估了各领域中的代表性方法和最新的研究成果，最后分析了该领域的挑战与未来研究方向。
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • DeepFakes 和更多：人脸处理和假图检测综述

    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。

    Jan, 2020

  • 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

  • 由单模态向多模态人脸 Deepfake 检测的发展：一项调查

    通过对深度伪造检测方法的综述研究，本论文提供了面向人脸为中心的深度伪造技术的分类、检测方法的演化以及适应新的生成模型的挑战，并探索了提高深度伪造检测器的可靠性和稳健性的方向。

    Jun, 2024

  • 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

  • 媒体取证与深伪造系统综述

    这篇综述论文讨论了 Deepfake 技术的方法和应用，包括面部操纵、深度学习、伪造检测技术和虚假图像的识别。

    Jun, 2024

  • 面部深度伪造检测器概述

    本研究对最新的深度伪造检测器进行了广泛综述和分析，评估了它们在几个关键标准下的表现，并将它们分类成四个高水平组和十三个细粒度子组，进一步提供了关于影响检测器有效性的因素的深入实际见解。通过考察 16 个主要检测器在多种标准攻击场景下的普适性，包括黑盒、白盒和灰盒设置，系统性的分析和实验为对抗各种攻击场景的深度伪造检测器的研究奠定了基础，并为制定更积极的防御策略提供了启示。

    Jan, 2024

  • 对抗恶意 DeepFakes: 调查、战场和展望

    在这篇论文中，我们调查了超过 318 篇研究论文，从 DeepFake 生成、检测以及逃避检测等方面，提供了全面的概述和详细分析，包括各种 DeepFake 生成方法和各种 DeepFake 检测方法的分类，同时展示了 DeepFake 生成和 DeepFake 检测之间的交互作用，并设计了交互式图表以探索研究人员自己在流行的 DeepFake 生成器或检测器上的兴趣。

    Feb, 2021