【FF++】FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images

最新推荐文章于 2024-12-23 11:50:06 发布
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分类专栏： 论文阅读笔记DeepFake 文章标签： 人工智能 深度学习 cnn
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FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images

会议/期刊：ICCV 2019
作者：
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key points

【经典】
这是一个面部伪造数据集，使研究人员能够以监督的方式训练基于深度学习的方法。该数据集包含使用四种最先进的方法创建的操作，即Face2Face， FaceSwap， DeepFakes和NeuralTextures。

在这里插入图片描述
基准测试基于DeepFakes [1]， Face2Face [56]， FaceSwap[2]和NeuralTextures[54]作为随机压缩水平和大小下面部操作的突出代表。这个基准测试是公开的，

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FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images
志在山顶的人，不会贪念山腰的风景
12-20 316
FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images”旨在应对合成图像操纵带来的信任危机，主要贡献包括提出面部操纵检测自动化基准、构建大规模数据集、评估多种伪造检测方法及设计专门检测方法。
FaceForensics++数据集下载,FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images
zik的博客
07-14 2484
获取方式： > GitHub链接获取填写表单[https://github.com/ondyari/FaceForensics](https://github.com/ondyari/FaceForensics) > 收到一个脚本。 > 整个数据集的处理在：[https://github.com/ondyari/FaceForensics/blob/master/dataset/README.md](https://github.com/ondyari/FaceForensics/blob/master/d
人脸篡改数据库
05-02
人脸数据包括原始数据和经过美白、磨皮、瘦脸过的图像，可用于学习鉴别人脸是否经过修图
FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images论文阅读笔记
weixin_42418315的博客
07-26 897
贡献：1、一个由1000个视频中的180多万张图像组成的操纵面部图像的新型大规模数据集，具有原始（即真实）来源和目标地面真相，以实现监督学习2、一种适合面部操作的最先进的伪造检测方法。3、对各种场景中最先进的手工制作和学习伪造检测器进行了广泛评估4、用于在随机压缩下进行面部操作检测的自动基准，用于标准化比较，包括人类基线大规模人脸伪造数据库两种基于计算机图形的方法（Face2Face和FaceSwap）和两种基于学习的方法（DeepFakes和NeuralTextures）。
【学习】FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images
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【ICCV2019】论文阅读FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images
yipala的博客
11-30 7606
https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-01-31-12
FF++数据集下载脚本代码
weixin_56180495的博客
01-16 2353
【代码】FF++数据集下载脚本代码。
FaceForensics++数据集处理
weixin_45640448的博客
06-17 1093
接下来我会更新一个对视频提取帧的脚本操作，大家多多支持一下。
3D、扩散模型、GAN、StyleGAN、MAE.等【face-swapping方法汇总】
zik的博客
05-25 3862
face-swapping是将一张脸的身份（肤色、面部皮肤、眉毛、眼睛、鼻子、嘴唇和嘴巴等）与另一张脸的非外观属性（表情、头部姿势、光照、图像分辨率、注释方向、头发、眼镜、耳朵、耳环、颈部和背景等非内部人脸区域）相结合，生成合成人脸。
INTRODUCTION TO THE LAW OF VIRTUAL AND AUGMENTED REALITY
weixin_42786150的博客
02-15 5474
PART I INTRODUCTION TO THE LAW OF VIRTUAL AND AUGMENTED REALITY 1. The law of virtual reality and increasingly smart virtual avatars Woodrow Barfield and Alexander Williams 1. INTRODUCTION Advances in virtual and augmented reality technology, a
英伟达stylegan人脸数据集download_ffhq.py
01-21
英伟达开源的人脸数据集 1. 编辑train.py，通过取消注释或者修改某些行，来指定数据集和训练配置； 2. 用train.py来运行训练脚本； 3. 结果会写在一个新目录里，叫results/-； 4. 训练直至完成，几天时间可能是要的。 (最好有一台英伟达高端GPU，至少11GB的DRAM，再开始训练。有很多台的话，当然更好。) 至于训练好的模型该怎样评估，大家可以去项目页自行观察。
人脸数据集
01-17
深度学习必用人脸数据集，该数据集共60人，每个人采集了500张正面各种姿态的图片，大小为128*128,直接利用笔记本的前置摄像头拍摄，是为了训练人脸识别专门搭建的数据集，人脸质量较好。
Faceforensics++数据下载代码
01-25
Faceforensics++数据下载代码
Deepfake Detection总结
最新发布
志在山顶的人，不会贪念山腰的风景
12-23 213
Deepfake Detection总结
FaceForensics++数据集下载、视频帧提取及面部提取教程
m0_52807769的博客
07-23 6168
本文主要总结多媒体取证领域数据集FaceForensics++的下载、视频帧提取和面部提取方法，并提供一个完整的能够正确运行代码的教程。本文会提供数据集的下载脚本，可以帮助大家节省向官方申请的环节。本文内容仅供参考，如果有问题欢迎大家提出宝贵意见！
FaceForensics++数据库下载（一步步解析过程）
weixin_58183392的博客
04-07 3445
相信很多做deepfake相关研究的朋友，在对模型进行测试或者对潜前人的研究进行复现时，都需要下载一系列数据库并进行预处理等操作，而FaceForensics++数据库是一个由数千个使用不同DeepFake方法操纵的视频组成，并包含四个假子数据集，即DeepFake Detection (DFD)， DeepFake (DF)， Face2Face (F2F)和FaceSwap (FS)。将文后我给的代码粘贴并后缀改为.py文件，确保你的文件命名为FaceForensics++.py。
FaceForensics++下载教程
weixin_45640448的博客
04-26 2895
如果您想下载FaceForensics，FaceForensics ++或DeepFakeDetection数据，这包括从YouTube下载的977个视频，1000个原始提取的序列，其中包含可以轻松跟踪的无障碍人脸，以及使用我们的四种方法操作的版本：Deepfakes，Face2Face，FaceSwap和NeuralTextures。我们还提供所有Deepfakes模型。DeepFakeDetection数据集包含来自16个不同场景中28个付费演员的363个原始序列以及使用DeepFakes操作的3000
集成卷积神经网络鉴别伪造视频基于EfficientNet
LittleCAIyuan的博客
08-13 1479
Video Face Manipulation Detection Through Ensemble of CNNs 论文地址 代码位置 创新点： 注意力机制：发现检测真伪的关键部分，增强可解释性 The proposed attention-based solution provides interesting insights on which part of each frame drives face manipulation detection, thus enabling a small s
Detecting Deepfakes with Self-Blended Images翻译
jjw_zyfx的博客
11-14 2853
以前的方法混合两个不同的脸，并基于选定的源图像和目标图像之间的差异生成伪影。相比之下，我们的方法混合了来自单个图像的稍微变化的脸，并通过变换主动生成伪影。在本例中，我们对源图像应用颜色抖动、锐化、调整大小和平移，而不对目标图像进行任何变换。
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