研究发布真实场景换脸数据集,检测器近乎失效
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研究发布真实场景换脸数据集,检测器近乎失效
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AI 综述
Simiao Ren 等作者发布首个从热门在线换脸平台收集的真实场景 faceswap 数据集,并评估现有深度伪造检测器。作者称,评测显示当前最优(SOTA)检测器在真实深度伪造上的准确率接近随机猜测。 论文《Do Deepfake Detectors Work in Reality?》指出,真实场景常用的超分辨率后处理会显著削弱现有检测方法,作者定量展示了常见后处理带来的性能下降。
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最新进展10月27日 12:00
研究:超分辨率后处理会削弱深度伪造检测器效果报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月27日
- arXiv cs.AI研究:超分辨率后处理会削弱深度伪造检测器效果
arXiv 论文《Do Deepfake Detectors Work in Reality?》指出,真实场景常用的超分辨率后处理会显著削弱现有深度伪造检测方法。作者从热门在线换脸平台收集并发布首个真实场景 faceswap 数据集,评测显示 SOTA 检测器在真实深度伪造上的准确率接近随机猜测,并定量展示了常见后处理带来的性能下降。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。