Apr, 2024

深伪和高等教育：综合媒体的研究议程和范围回顾

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TL;DR本文通过对 182 篇同行评议的出版物进行初步范围审查，评估了有关深度伪造的文献。通过讨论各方面的趋势，将结果应用于高等教育领域，提出了深度伪造技术在高等教育中的主要风险和潜在的缓解策略，以及有益于教学和学习的用途，最终提出了一个研究议程以构建一个全面的、跨文化的深度伪造教育研究方法。
发现论文，激发创造
  • 媒体取证和 DeepFakes：概述

    本综述分析了视觉媒体完整性验证的方法，着重于探讨深度伪造现象和现代数据驱动的法医分析方法，以揭示现有取证工具的限制、相关问题、挑战和未来研究方向。

    Jan, 2020

  • 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

  • 即时深度伪造威胁讨论文件

    本文讨论了生成式深度学习模型所造成的威胁，特别是其用于混淆、欺诈和社会工程攻击等方面的弊端，并且提出了加强社会防御的建议。

    Jun, 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

  • 交互式和组合式 Deepfake 的展望

    该研究讨论了两种类型的 Deepfakes—— 互动式 Deepfakes 和组合式 Deepfakes，这两种 Deepfakes 的恶意使用将会对社会产生昂贵的影响，并探讨了可能的缓解措施。

    Sep, 2022

  • 探索基于生成式人工智能的辅助技术在自闭症人士中的前景

    本文旨在探讨将深度伪造（Deepfakes）技术作为一种辅助技术所具有的潜力，研究了 Nvdia 的新视频会议功能在自闭症患者中的应用可能性，提出了深度伪造技术为人机交互（HCI）带来的影响，并提出了需要进一步调查的开放性问题。

    May, 2023

  • 大学群体中针对音频深度伪造的感知

    研究了不同专业的大学生对音频 Deepfake 的感知，针对政治因素、语音长度和语法复杂度等方面进行分析，发现音频 Deepfake 的政治含义会影响人们对于其真实性的认知，背景和专业会影响 Deepfake 的感知。

    Dec, 2021

  • DeepFake 检测：当前的挑战和下一步

    本文讨论了 AI 算法生成的高质量伪造视频和音频（deep fakes）对于作为事件确定证据的视频和音频的挑战，强调了其中的一些挑战并探讨了相关研究机会。

    Mar, 2020