作为人工智能时代的新型媒体合成技术，深度伪造技术近年来在网络媒体中的涉及领域越发广泛、出现频次越发频繁。据路透社报道，2023年，社交媒体网站上发布50万个深度伪造的语音和视频。1、深度伪造技术的五个方面音频深度伪造技术：涵盖语音克隆、音乐深度伪造、声音深度伪造等。这些技术的实现难度和成本较低，但需要大量高质量的语音数据进行训练。视频深度伪造技术：包括数字替
目录Deep Fakes简介了解深度伪造背后的概念Deep Fakes一般概述下载项目文件 - 75.5 MBDeep Fakes简介深度伪造——使用深度学习在视频中将一个人的脸换成另一个人的脸——是当今使用人工智能的最有趣和最可怕的方式之一。虽然深度伪造可用于合法目的，但它们也可用于虚假信息。能够轻松地将某人的脸换成任何视频，我们真的可以相信我们的眼睛告诉我们的吗？政治家或演员做或说令人震惊的事
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2023-12-12 23:10:24
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目录在Notebook上设置基础提取视频帧 人脸检测和提取下载项目文件 - 75.5 MB深度伪造——使用深度学习在视频中将一个人的脸换成另一个人的脸——是当今使用人工智能的最有趣和最可怕的方式之一。虽然深度伪造可用于合法目的，但它们也可用于虚假信息。能够轻松地将某人的脸换成任何视频，我们真的可以相信我们的眼睛告诉我们的吗？政治家或演员做或说令人震惊的事情的真实视频可能根本不是真实的。在
深度伪造技术作为近年来兴起的热门技术，在娱乐、影视等领域展现出了巨大的潜力，但同时也带来了一系列的安全和伦理问
正文： PS类图像编辑软件降低了图像的可信度，而近期大热的的DeepFake则让视频的可信度也开始降低。它借助了tensorflow和GPU等工具，只需足够的数据就可以实现face swap，而通过深度学习，音频伪造甚至是虚构人物肖像也成为可能。 作为一个工具，DeepFake带来了很多法律问题
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2024-01-27 19:37:31
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AIGC的下一个突破口在哪？不少投资者和领域资深人士都给出了预测 — 3D数据生成。我们注意到3D AIGC正在经历着2D AIGC曾经发展过的阶段。这篇文章中，我们将更深入地讨论AIGC在3D数据领域的新突破，以及展望生成式AI工具如何提高3D数据生成的效率和创新。2D AIGC的发展可以简单概括为以下三个发展阶段：第一阶段：智能图像编辑早在2014年，随着生成对抗网络（GAN，典型后续工作St
原创
2024-06-11 08:38:29
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图片无法加载可参考阅读：文章如何识别 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。朋友好，我是卷了又没卷，薛定谔的卷的AI算法工程师「陈城南」~ 担任某大厂的算法工程师，带来最新的前沿AI知识和工具，欢迎大家交流~，后续我还会分享更多 AI 有趣
原创
2023-06-02 11:27:26
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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。朋友好，我是卷了又没卷，薛定谔的卷的AI算法工程师「陈城南」~ 担任某大厂的算法工程师，带来最新的前沿AI知识和工具，欢迎大家交流~，后续我还会分享更多 AI 有趣工具和实用玩法，包括 Cha
原创
2023-10-12 16:47:06
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在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率
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2023-11-05 08:14:18
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文章目录什么是深度伪造？图像深度伪造、检测与评估图像/视频Deepfake研究目标：图像/视频Deepfake伪造类型：深度伪造检测算法类型：图像视频深度伪造检测评估平台平台架构：研究结果：音频深度伪造、检测与评估文字转语音（TTS）音频转换（VC）基本框架深度伪造检测评估平台平台架构未来发展趋势观察 终于又更新了~~前段时间因为一些事情忙了一多月，现在总算可以抽空写写了~什么是深度伪造？概念：
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2023-12-18 22:49:27
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AIGC（人工智能生成内容）的底层技术：深度学习
原创
2024-10-09 09:37:44
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**论文题目**：《Deep Face Recognition: A Survey》
**论文作者**：Mei Wang, Weihong Deng
**论文链接**：http://cn.arxiv.org/pdf/1804.06655.pdf随着2012年AlexNet赢得了ImageNet挑战赛的冠军后，深度学习技术在各个领域都发挥着重要的作用，极大地提升了许多任务的SOTA。2014年，
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2024-03-14 21:45:08
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基于深度学习的人脸识别技术综述 LFW数据集（ Labeled Faces in the Wild）是目前用得最多的人脸图像数据库。该数据库共13，233幅图像，其中5749个人，其中1680人有两幅及以上的图像，4069人只有一幅图像。图像为250*250大小的JPEG格式。绝大多数为彩色图，少数为灰度图。该数据库采集的是自然条件下人脸图片，目的是提高自然条件下人脸识别的精度。
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2023-09-11 13:22:17
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扩散模型在这里充当了一种“数字时间机器”的角色，通过将图像“倒带”回过去的某个状态，然后再“快进”到现在，来重建图像。对于合成图过扩散模型的“滤镜”时难以保留。
原创
2024-04-14 10:15:26
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本文分为两个部分，第一个部分是有关今年新出的有关深度造假视频的数据集的新论文，第二个部分是今年新出的关于检测深度造假的方法的论文。关于伪造人脸和视频（Deepfake）去年已经有不少的方法，但由于数据集不统一，测试基准不统一，一直没有没有一个很好的对比结果。随着FaceForensics++数据集的慢慢完善，还有DFDC数据集兼Kaggle比赛的进行，越来越多的方法多开始使用这两个主流数据集开始对
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2023-09-27 16:28:48
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目录将src人脸转换为dst人脸用dst人脸交换来自src帧的人脸视频重建：获取我们的深度伪造视频下载项目文件 - 75.5 MB深度伪造——使用深度学习在视频中将一个人的脸换成另一个人的脸——是当今使用人工智能的最有趣和最可怕的方式之一。虽然深度伪造可用于合法目的，但它们也可用于虚假信息。能够轻松地将某人的脸换成任何视频，我们真的可以相信我们的眼睛告诉我们的吗？政治家或演员做或说令人震惊的事情的
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2024-07-16 20:07:35
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# Java识别伪造IP
## 1. 流程概述
本文将介绍如何使用Java实现识别伪造IP的功能。下面是整个流程的步骤概述：
```mermaid
journey
title Java识别伪造IP流程
section 数据获取
section 数据解析
section IP验证
section 结果输出
```
## 2. 数据获取
首先，我们需要
原创
2024-01-02 07:24:10
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随着人脸识别技术日益成熟，商业化应用越来越广泛，人脸登录、人脸支付、人脸乘梯、人脸闸机等等，在安防、金融、教育、医疗等领域广泛应用，人脸识别技术的智能快捷在国内得到迅速发展，但人脸识别极其容易被照片、视频、仿真模具等方式蒙混过关，网上也频频传出各种破解方法，因此人脸识别系统具备活体检测功能成为必然，旺龙智能将为大家科普一下人脸活体检测的基本原理：人脸活体检测是人脸防伪技术，并非是人脸验证技术，两者
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2024-01-29 16:37:07
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光学字符识别（OCR）是工业环境中的重要技术。工业智能相机及机器视觉方案提供商朗锐智科(www.loongv.com)认为，OCR技术在办公室通信中尤为出色。纸张文件（如发票，发货单和其他记录）的扫描可以将其快速转换为数字格式，从中提取相关信息，并将这些数据整合到一个连续的电子信息流中。机器视觉使得可以基于印刷或冲压字符可靠地识别整个价值链中的工件和产品。借助于现代深度学习技术和卷积神经网络（CN
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2024-03-06 11:12:52
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在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率
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2024-02-01 20:18:17
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