weixin_73040764的博客

任务目标是：开发一个基于深度学习的Deepfake检测模型。这个实践项目将涵盖从数据集准备、模型训练到性能评估的各个环节，全面展示如何利用深度学习技术检测Deepfake内容。学到的内容包括：

Deepfake 是利用人工智能和生成对抗网络技术，将一个人的面部特征或声音替换为另一个人的合成媒体。它在电影制作、教育和艺术创作中有广泛应用，但也带来了传播假信息和侵犯隐私的风险。识别 Deepfake 的方法包括观察面部细节和嘴唇同步，以及分析语音和光照的自然性。在实施基线模型（如 ResNet-18）的训练和验证时，关键步骤包括数据预处理、模型定义、损失函数选择、训练与验证过程，并使用准确率评估模型性能。