fake detection | BriefGPT - AI 论文速递

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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。
PDF4 months ago
DETER：检测编辑区域以抑制生成操作
生成 AI 的能力近年来有了长足的发展，但深度伪造数据集却没有足够跟上，无法在真实世界环境下能够有意义地提醒人们使用者，因此我们提出了一个大规模数据集 DETER，用于检测编辑图像区域和阻止现代先进的生成操纵，我们使用最先进的生成器进行图像
PDF7 months ago
半监督学习与 GAN 在不平衡数据集中的伪造检测
本研究使用自动编码器和半监督学习与 GAN 算法的组合（SGAN），并将其作为分类器，仅使用 100 个标记样本即可将精度提高达 91％，以检测虚假账户，适用于社交媒体的大规模数据。
PDF2 years ago
IJCAI超越光谱：通过重新合成检测 Deepfakes
提出了一种针对深度伪造技术 (Fake 技术) 的视觉数据的伪造检测算法，通过重新合成测试图像并提取视觉线索进行检测，该方法包括超分辨率、降噪和上色。该方法具有较高的检测效率、交叉 GAN (Cross-GAN) 泛化以及对 CelebA-
PDF3 years ago