无限制媒体上的鲁棒深度伪造：生成与检测
计算机视觉与模式识别
2022-02-15 v1
摘要
深度学习的近期进展显著改进了深度伪造生成，产生了外观更逼真的伪造媒体。尽管深度伪造媒体在广泛领域具有潜在应用并受到学术界与工业界的大量关注，它也引发了严重的社会与犯罪问题。本章探讨深度伪造生成与检测的演进及挑战。还讨论了提升深度伪造检测在多种媒体（如野外图像与视频）上鲁棒性的可能途径。最后，提出了未来伪造媒体研究的一个重点方向。
引用
@article{arxiv.2202.06228,
title = {Robust Deepfake On Unrestricted Media: Generation And Detection},
author = {Trung-Nghia Le and Huy H Nguyen and Junichi Yamagishi and Isao Echizen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.06228},
year = {2022}
}
备注
This article will appear as one chapter for a new book called Frontiers in Fake Media Generation and Detection, edited by Mahdi Khosravy, Isao Echizen, and Noboru Babaguchi