深度伪造相关代码/工具

原创 已于 2023-11-16 15:30:44 修改 · 451 阅读 · 3 ·
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#人工智能 #深度伪造

于 2023-10-12 21:26:28 首次发布
博客介绍了人脸Landmark提取相关内容，给出提取81/68 + 13个Landmark的人脸检测器链接。还提及人脸特征提取模块与多尺度伪影检测模块，给出2023CVPR相关研究的链接，与深度伪造检测相关。
Implicit Identity Leakage: The Stumbling Block to Improving Deepfake Detection Generalization
qq_37246721的博客
09-18 874
（1）为使模型只关注图像的局部区域，较少地关注全局身份信息，提出Artifact Detection Module，以指导模型关注局部伪影区域。2、基于二元分类器的方法泛化性差，因此，一些工作通过提取手工特征（如，伪影）来提升泛化性，但在伪造图片不包含此类特征时， 判断结果并不准确。1、在训练阶段，分类器倾向将某些身份组视为真实身份，而将其他身份组视为假身份。2、跨数据集进行测试时，上述与身份相关的有偏表示会被分类器错误利用，导致错误判断。当目标图像与伪造图像进行面部互换，目标图像的身份仍会发生改变。
deepfake检测——Implicit Identity Leakage: The Stumbling Block to Improving Deepfake Detection Ge
JustWantToLearn的博客
05-13 3643
在本文中，分析了二元分类器在深度伪造检测任务中的泛化能力。发现阻碍它们泛化的绊脚石是由意想不到的图像学习身份表示引起的。这种现象被称为隐式身份泄漏，基于这样的理解，我们提出了一种简单而有效的方法，以减少这种现象的影响。大量的实验结果表明，我们的方法在数据集内和跨数据集评估方面都优于最先进的方法。
CVPR 2023 | 旷视研究院入选论文亮点解读
旷视开发者技术社区
03-21 4312
近日，CVPR 2023 论文接收结果出炉。近年来，CVPR 的投稿数量持续增加，今年收到有效投稿 9155 篇，和 CVPR 2022 相比增加 12%，创历史新高。最终，大会收录论文 2360 篇，接收率为 25.78 %。本次，旷视研究院有 13 篇论文入选，涵盖3D 目标检测、多目标跟踪、模型压缩、知识蒸馏等多个领域。以下为入选论文简介 ：????01VoxelNeXt:Fully Sparse...
【城南】如何识别AI生成图？视觉AIGC伪造检测技术综述
qq_40491305的博客
06-02 5174
外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Ry2Qw8uO-1685675351028)(https://r3mu87a8e6.feishu.cn/space/api/box/stream/download/asynccode/?如何识别 AI 生成图片？or 如何识别 AIGC 图？or 如何识别 AI 换脸？or AI生成图伪造检测？类似的说法有很多种，总之就是利用AI技术来鉴别一张图是不是AI生成的，这种AI技术就是本文的内容。
代码解析—part3 训练ADM—CVPR2023—Implicit Identity Leakage: The Stumbling Block to Improving Deepfake
JustWantToLearn的博客
05-23 1120
论文代码训练模块
AIGC领域深度伪造技术的实战应用
AI天才研究院
05-14 1217
深度伪造(Deepfake)技术作为AIGC领域的重要分支，正在重塑内容创作和传播的方式。本文旨在全面解析深度伪造技术的原理、实现方法和应用场景，帮助读者理解这项技术的潜力和风险。讨论范围涵盖从基础算法到高级应用，重点关注技术实现细节和实际案例。文章首先介绍深度伪造的基本概念，然后深入技术细节，包括核心算法和数学模型。接着通过实际案例展示应用场景，最后讨论相关工具、伦理问题和未来趋势。AIGC(人工智能生成内容)：利用人工智能技术自动生成文本、图像、音频、视频等内容深度伪造(Deepfake)
C#代码混淆工具深度解析
weixin_42453228的博客
06-10 961
除了一般的混淆选项外，高级用户可能需要根据自己的需求定义自定义混淆规则。自定义规则允许开发者指定如何处理特定的代码模式或API调用，从而实现更精确的代码保护。例如，可以通过自定义规则排除对敏感代码段的混淆，或修改特定函数的行为以对抗逆向工程。
用于多媒体深度伪造检测,包含了代码和数据集_kaggle-The-Global-Multimed
09-29
为了应对深度伪造技术带来的挑战，研究人员和工程师们开发了专门的检测系统和工具。这些检测系统通常依赖于先进的机器学习算法，分析多媒体内容的细微差异，以识别出那些可能被深度学习算法修改过的图像或视频。检测...
对抗训练在深度伪造检测中的应用与挑战
AI天才研究院
03-24 804
随着人工智能技术的飞速发展，深度伪造技术也日益成熟。深度伪造通过深度学习算法合成高度逼真的虚假图像、视频和音频，这对社会的各个方面，如政治、娱乐、安全等都带来了严重的威胁。因此，深度伪造检测技术变得至关重要。对抗训练作为一种提高模型鲁棒性和泛化能力的技术，在深度伪造检测中展现出了巨大的潜力。本文的目的是深入研究对抗训练在深度伪造检测中的应用原理、算法实现、实际应用场景以及面临的挑战，为相关研究人员和从业者提供全面的技术参考。
Python 解析 AI 在深度伪造（Deepfake）技术中的应用
2501_91228076的博客
03-27 740
深度伪造的核心是通过机器学习算法，特别是生成对抗网络（GANs）和卷积神经网络（CNNs），来创建看似真实的虚假内容。这些算法可以从大量数据集中学习真实图像、音频或视频的特征，并用这些特征生成全新的合成内容。例如，一个常见的深度伪造应用是将一个人的脸替换到另一个人的身体上，这种技术通常被称为“换脸”。深度伪造技术最初主要用于娱乐领域，如电影特效和虚拟角色制作。然而，近年来，由于开源工具的普及和Python等编程语言的支持，普通人也能轻松使用这项技术。这使得深度伪造不仅限于专业领域，也进入了大众视野。
28、基于GAN的深度伪造技术：从面部特征检测到内容生成
j7k8l的博客
09-01 57
本文探讨了基于生成对抗网络（GAN）的深度伪造技术，从面部特征检测到内容生成的完整流程。介绍了使用Dlib、MTCNN和face_recognition库进行面部特征检测的方法，详细描述了深度伪造的高级工作流程，并以Pix2Pix GAN为例展示了面部重演的实现过程。文章还分析了生成结果的成果与局限性，并深入讨论了深度伪造技术面临的挑战，包括伦理问题、技术瓶颈以及检测与防范措施。最终目标是全面了解深度伪造技术的潜力与限制，并探索其健康发展的方向。
kaggle-The-Global-Multimedia-Deepfake-Detection
m0_63265655的博客
08-30 1137
Deepfake是一种运用深度学习技术（尤其是生成式对抗网络, GANs）来创建高度逼真的合成媒体内容的方法。这种技术能够精确地模拟某人的形象、声音乃至动作。Deepfake 最常见的用途是在视频中替换人物的面部，使之看起来像是另一人的脸，同时保持原有的表情和口型动作自然流畅。尽管 Deepfake 技术在许多领域展示了其创新潜力，但其不当使用也引发了诸多严重问题。
【AAAI22】Interpretable Knowledge Tracing: Simple and Efficient Student Modeling with Causal Relations
qq_36291847的博客
11-21 1118
智能辅导系统在未来的学习环境中已变得至关重要。知识追踪是该系统的重要组成部分。它是关于推断学生的技能掌握和预测他们的表现，以相应地调整课程。与传统模型相比，基于深度学习的KT模型具有显著的预测性能。然而，从神经网络中成千上万的参数中提取与认知理论相关的有心理学意义的解释是很困难的。在学生成绩预测中，有几种方法可以达到较高的准确性，但诊断和预测推理在学习科学中更为关键。由于KT问题的可观察特征(问题ID和学生每次练习的正确性)很少，我们利用机器学习和数据挖掘技术从学生的回答数据中提取有意义的潜在特征。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 172
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
2025企业微信AI落地新趋势：微盛AI·企微管家破解内外增长难题
最新发布
weisheng00的博客
11-24 385
2025年企业微信AI落地的三大关键趋势：微盛AI·企微管家通过智能客服、精准营销和内部协作三大场景，帮助企业实现200%的客服效率提升、90%的报修响应提速和50%的员工效能增长。作为企业微信生态最大ISV服务商，微盛依托"AI+SCRM"双引擎，已服务160家500强企业，提供合规AI聊天Agent、生态闭环整合及私有化部署方案，有效解决数据孤岛问题，90%客户在3个月内实现AI能力全员覆盖。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 296
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 61
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1548
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 466
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
基于Python的深度学习图像伪造对抗攻击平台构建
- **PyTorch**：是一个开源机器学习库，基于Python，支持深度学习，是实现图像伪造对抗攻击的首选工具之一。 - **Torchvision**：是PyTorch的视觉工具包，提供了一些常用的图像处理模块和预训练模型，便于快速构建...
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