深度伪造生成与检测：基准测试与综述

深度伪造是一种在特定条件下创建高度逼真人脸图像和视频的技术，具有在娱乐、电影制作、数字人创建等领域的重大应用潜力。随着深度学习的发展，以变分自编码器和生成对抗网络为主导的技术已取得令人印象的生成效果。更近期，具有强大生成能力的扩散模型的出现引发了新的研究浪潮。在深度伪造生成方面，相应的检测技术不断演进，以规范深度伪造的潜在滥用，如侵犯隐私和网络钓鱼攻击。本综述全面回顾了深度伪造生成与检测的最新进展，总结并分析了该快速演化领域中的当前最先进技术。我们首先统一任务定义，全面介绍数据集和指标，讨论开发技术。然后，我们讨论了几个相关子领域的发展，重点研究四个具有代表性的深度伪造领域：人脸换脸、人脸再演绎、说话人脸生成和面部属性编辑，以及伪造检测。随后，我们在每个领域针对流行数据集对代表性方法进行全面基准测试，对最新和有影响力的发表作品进行充分评估。最后，我们分析了所讨论领域的挑战和未来研究方向。