相关文章

LAA-Net: Localized Artifact Attention Network for High-Quality Deepfakes Detection

一、研究背景 1.现有深度伪造检测方法使用真伪数据通过DNN进行训练,仅利用全局特征使其在面对未知伪造手段时泛化性能较差。 2.现有方法大多通过注意力机制隐式建模细微的不一致性,但是并没有考虑到泛化问题。 3.现有处理泛化性的手段主要为多任务学习和伪合成,但面对高质量…

使用Microsoft Fakes进行单元测试(1)

一:什么是单元测试 单元测试是对软件进行准确性验证的步骤。单元测试并不进行整个软件功能的测试,仅仅是对于最小工作单元的测试。一般最小工作单元就是指方法/函数等。 这里并不打算对单元测试的概念及基础进行更多的介绍,需要了解更多的自行…

【干货书】深度伪造 (DeepFakes):创造,检测和影响

来源:专知 本文为书籍介绍,建议阅读5分钟 本书面向数据科学、人工智能、计算机视觉和机器学习领域的研究生、研究人员和专业人员。 DeepFakes是一种合成媒体,它利用强大的人工智能(AI)和机器学习(ML)技术来生成极其逼真的虚假视觉和音频内容&…

论文阅读-Detecting Deepfakes with Self-Blended Images (利用自混合图像检测深度伪造)

一、论文信息 论文信息:Detecting Deepfakes with Self-Blended Images 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2204.08376 代码/Code: https://github.com/mapooon/SelfBlendedImages 作者团队: 会议:CVPR2022-Oral 二、动机与创新 动机 早期训练集的构造点是基于两种方案:对…

论文阅读-How Do the Hearts of Deep Fakes Beat?

一、论文信息: 题目:How Do the Hearts of Deep Fakes Beat? Deep Fake Source Detection via Interpreting Residuals with Biological Signals 作者团队: 二、背景与创新 1、背景: 伪造人像视频生成技术给社会带来了新的威胁,例如利用逼真的伪造图像和视频进行政治宣…

论文阅读-DeepRhythm: Exposing DeepFakes with Attentional Visual Heartbeat Rhythms

DeepRhythm 一、论文信息: 题目:DeepRhythm: Exposing DeepFakes with Attentional Visual Heartbeat Rhythms作者团队:会议:ACM MM2020二、背景 血液在流过脸部时会引起皮肤颜色的微小变化,这种变化肉眼无法看到,但通过视频中帧的像素点变化可以检测到。所以推测假的视…

AI 换脸术「Deepfakes」进化简史

来源 | Maximilian Schreiner 译者 | 核子可乐 策划 | 刘燕 AI前线 AI 伪造图像与视频,即 Deepfake,在近年迎来一波发展高潮。在本文中,我们将深入探究这段历史,并回顾期间的一个个重要里程碑。 上图中的人脸有什么共同点&…

[论文精读]Can ChatGPT Detect DeepFakes? A Study of Using Multimodal Large Language Models for Media Fore

中文译名:ChatGPT能否检测深度伪造?基于多模态大型语言模型进行媒体取证的研究 发布网站:http://arxiv.org/abs/2403.14077 阅读原因 大模型安全内容相关、方班需要 摘要 深度伪造(DeepFakes)是指人工智能生成的媒体内容,由于其被用作造…

DeepFake技术--DeepFakes 概述(一)(二)

AI 换脸技术——DeepFakes 概述(一) 编者按:本文由图普科技编译自 Exploring DeepFakes。 2017年12月,一个名为“DeepFakes”的用户在Reddit上发布了一个“假视频”,视频中的艺人其实是后期加上的,但是看…

Exploiting Visual Artifacts to Expose Deepfakes and Face Manipulations论文详记

Exploiting Visual Artifacts to Expose DeepFakes and Face Manipulations论文详记 一、论文简述二、论文内容A、篡改伪影①全局一致性②光照估计③几何估计 B、基于视觉伪影的分类①、完全生成脸部的检测②、DeepFakes的检测③、Face2Face的检测 三、论文实验及结果 原文链接…

Do Deepfakes Feel Emotions? A Semantic Approach to Detecting Deepfakes Via Emotional Inconsistencies

文章目录 Do Deepfakes Feel Emotions? A Semantic Approach to Detecting Deepfakes Via Emotional Inconsistencies关键点方法低级特征提取表情识别深伪检测实验分析数据集情绪识别深伪检测结果与讨论Do Deepfakes Feel Emotions? A Semantic Approach to Detecting Deepfa…

(翻译)测试替身— Fakes, Mocks 和 Stubs

文章目录 一、前言二、Fake三、Stub四、Mock 原文:https://blog.pragmatists.com/test-doubles-fakes-mocks-and-stubs-1a7491dfa3da 一、前言 自动化测试中,我们常会使用一些经过简化的,行为与表现类似于生产环境下的对象的复制品。引入这样…

Exposing Deep Fakes Using Inconsistent Head Poses论文详记

Exposing Deep Fakes Using Inconsistent Head Poses论文详记 一、论文简述二、论文内容A、三维头部姿势估计B、DeepFake中头部姿势的不一致性C、基于头部姿势的分类 三、论文实验及结果 原文链接: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8683164. 一、论…

Detecting Deepfakes with Self-Blended Images翻译

摘要 在本文中,我们提出了一种称为自混合图像(SBI)的新型合成训练数据来检测深度伪造。SBI是通过从单个原始图像中混合伪造源图像和目标图像,再现常见的伪造伪迹(例如,混合边缘、源图像与目标图像之间的统计…

Detecting Deepfakes with Self-Blended Images

一、研究背景 由于过拟合于训练时见到的特定伪影,在单个数据集上性能良好的方法在跨数据集测试时会产生性能骤降。利用合成数据可以促使模型习得更通用的表征,以此解决上述问题。一种合成方法是通过模糊面部区域来模拟伪影,另一种合成方法是通过两张原始图片合成混合图像来生…

Fakes编写单元测试

为什么80%的码农都做不了架构师?>>> 在单元测试的程序集中,找到需要测试的程序集引用,右键添加Fakes程序集,即可。 一、底层类和接口的 public interface ICity { int GetCityDal(); } public class …

Ubantu安装SSH

一般ubantu需要安装ssh程序 需要执行以下命令 sudo apt-get update sudo apt-get install openssh-server 如出现一下错误 E: dpkg was interrupted, you must manually run dpkg --configure -a to correct the problem. 需要执行 sudo rm /var/lib/dpkg/lock sudo d…

Win11 Sqlserver启动报错1067错误码 ntdll.dll出错

从Win10更新到了Win11系统,发现原安装的SqlServer2017无法正常启动,查看系统的事件查看器如图报错: 最初以为是ntdll.dll异常,找了几个dll修复工具,也无法解决。最后,看见一个论坛大神,如下解决…

windows server 2012 查看已打了哪些补丁

打开控制面板 点击卸载程序 点击 查看已安装的更新 下图是已安装的补丁

Windows server 2019安装.Net 3.5报错0x800f0950

信息如下: 解决方法: 本机为虚拟机,直接挂载2019的ISO,之后进入以下目录 将sxs目录整个复制到E盘或C盘 之后CMD用管理员运行,执行命令: DISM /Online /Enable-Feature /all /FeatureName:NetFx3 /Source…