檢索結果：共8筆資料 檢索策略： "Deepfake detection".ekeyword (精準)
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由於GAN技術的成熟，人工檢測的技術已經難以區分。一旦攻擊者使用深度造假的攻擊，篡改影片中的人物臉部，替換成具有政治影響力身份的人，並將此篡改過後的影片發佈到社群媒體上，勢必會造成一個國家巨大的損失…
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近年，DeepFake技術於影視、藝術產業帶來重要的貢獻，但相對的也越來越多使用DeepFake技術引起的各式假新聞、假資訊漫天飛舞，使得人們在資訊爆炸的時代無法冷靜判斷消息的真假，因此這也是為什麼…
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隨著深度學習的進步，一般民眾現已能透過線上服務生成高度擬真的圖像，這使得有心人事可以輕易偽造用以散布假消息的圖片，並且對社會帶來潛在的危害。儘管人臉偽造檢測的研究近年來迅速成長，許多檢測方法仍無法有…
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在這個資訊爆炸的時代，音頻深度偽造技術(Audio DeepFake)的發展及應用已愈來愈廣泛，然而，帶來的問題也越來越明顯，包括偽造的報告、公眾人物的言論改變，甚至被用於詐騙。不論在學術或業界，對…
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生成式人工智慧和合成圖像一直是電腦視覺的重要領域之一。隨著最近擴散模型(DM) 的興起，展現出超越基於生成對抗網絡(GAN)性能的逼真圖像。檢測這些生成圖像 (Deepfakes)對於防止它們對我們…
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深偽檢測 (Deepfake Detection) 任務因社群媒體上廣泛流傳的偽造圖 像而引起關注。但目前大多數基於監督式學習 (Supervised Learning) 的 方法在面對未見過的偽造…
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Recently, people tend to use many video calls for work and important meetings, making them more pro…