State-of-the-art AI-based Learning Approaches for Deepfake Generation and Detection, Analyzing Opportunities, Threading through Pros, Cons, and Future Prospects
机器学习
2025-01-03 v1
摘要
深度换脸技术的快速发展，特别是旨在创建极具逼真度面部图像和视频内容的技术，引发了广泛关注和好奇心，涵盖了 Forensic Analysis、网络安全和数字人物创作等诸多领域。通过利用生成对抗网络、变分自编码器、few-shot 学习策略和 Transformer 等最新深度学习方法的突破，深度换脸技术的生成成果令人瞩目且具有变革性。同时，针对深度换脸潜在滥用风险，检测技术正在不断发展，以有效应对从政治操纵到虚假新闻传播以及日益严重的网络欺凌等关键关切。本综合性综述论文详尽地探讨了深度换脸生成和检测的最新进展，涵盖约400篇文献，深入分析了塑造这一快速演化领域的前沿创新。首先，我们对系统文献综述方法进行了 thorough 检视，随后深入探讨了各种深度换脸生成技术所固有的复杂技术细节，全面阐述了所面临的挑战、可用的解决方案以及操纵形式化的细微差别。随后，本文致力于对领先方法在著名数据集上进行准确基准测试，提供对这些关键领域贡献的 thorough 评估。最终，我们深思熟虑地讨论了现存挑战，为持续进步这一关键且不断演变的研究领域之路。
引用
@article{arxiv.2501.01029,
title = {State-of-the-art AI-based Learning Approaches for Deepfake Generation and Detection, Analyzing Opportunities, Threading through Pros, Cons, and Future Prospects},
author = {Harshika Goyal and Mohammad Saif Wajid and Mohd Anas Wajid and Akib Mohi Ud Din Khanday and Mehdi Neshat and Amir Gandomi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.01029},
year = {2025}
}