一种通过深度学习算法进行深度造假的方法

G. S. Rodrigues, C. A. Silva
{"title":"一种通过深度学习算法进行深度造假的方法","authors":"G. S. Rodrigues, C. A. Silva","doi":"10.5753/encompif.2023.230761","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Com o rápido avanço da inteligência artificial, ações de criação e manipulação de imagens e vídeos tem se tornado cada vez mais comum e acessível às pessoas. Como consequência, as deepfakes tem sido bastante utilizadas à serviço da desinformação e à disseminação de fake news. Considerando as deepfakes como um marco nessa nova era da informação, este artigo propõe a análise de três importantes algoritmos de aprendizagem profunda para a geração de deepfakes. Os resultados mostram que o Deepfacelab despende quase o dobro do tempo de processamento em relação ao FaceSwap e ao First Order Motion, porém apresenta uma melhor qualidade dos resultados gerados.","PeriodicalId":219015,"journal":{"name":"Anais do X Encontro Nacional de Computação dos Institutos Federais (EnCompIF 2023)","volume":"190 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-08-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Uma Abordagem a DeepFake via Algoritmos de Aprendizagem Profunda\",\"authors\":\"G. S. Rodrigues, C. A. Silva\",\"doi\":\"10.5753/encompif.2023.230761\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Com o rápido avanço da inteligência artificial, ações de criação e manipulação de imagens e vídeos tem se tornado cada vez mais comum e acessível às pessoas. Como consequência, as deepfakes tem sido bastante utilizadas à serviço da desinformação e à disseminação de fake news. Considerando as deepfakes como um marco nessa nova era da informação, este artigo propõe a análise de três importantes algoritmos de aprendizagem profunda para a geração de deepfakes. Os resultados mostram que o Deepfacelab despende quase o dobro do tempo de processamento em relação ao FaceSwap e ao First Order Motion, porém apresenta uma melhor qualidade dos resultados gerados.\",\"PeriodicalId\":219015,\"journal\":{\"name\":\"Anais do X Encontro Nacional de Computação dos Institutos Federais (EnCompIF 2023)\",\"volume\":\"190 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-08-06\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Anais do X Encontro Nacional de Computação dos Institutos Federais (EnCompIF 2023)\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.5753/encompif.2023.230761\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do X Encontro Nacional de Computação dos Institutos Federais (EnCompIF 2023)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/encompif.2023.230761","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

随着人工智能的快速发展,图像和视频的创作和操作变得越来越普遍,人们也越来越容易获得。因此,深度造假被广泛用于服务虚假信息和传播假新闻。本文将深度造假作为新信息时代的一个里程碑,提出了三种重要的深度学习算法来生成深度造假。结果表明,Deepfacelab的处理时间几乎是FaceSwap和一阶运动的两倍,但产生的结果质量更好。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Uma Abordagem a DeepFake via Algoritmos de Aprendizagem Profunda
Com o rápido avanço da inteligência artificial, ações de criação e manipulação de imagens e vídeos tem se tornado cada vez mais comum e acessível às pessoas. Como consequência, as deepfakes tem sido bastante utilizadas à serviço da desinformação e à disseminação de fake news. Considerando as deepfakes como um marco nessa nova era da informação, este artigo propõe a análise de três importantes algoritmos de aprendizagem profunda para a geração de deepfakes. Os resultados mostram que o Deepfacelab despende quase o dobro do tempo de processamento em relação ao FaceSwap e ao First Order Motion, porém apresenta uma melhor qualidade dos resultados gerados.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信