深度伪造生成与检测之间的拉锯战

多模态生成模型正在快速发展，导致逼真视频和音频的生成激增，这带来了令人兴奋的可能性，但也带来了严重的风险。深度伪造视频能够令人信服地冒充个人，因其在传播错误信息和制造欺诈内容方面的潜在滥用而尤其受到关注。这篇综述论文审视了深度伪造视频生成与检测的双重格局，强调了对潜在滥用采取有效对策的必要性。我们全面概述了当前的深度伪造生成技术，包括换脸、面部重演和音频驱动动画，这些技术利用GANs和扩散模型等尖端技术来生成高度逼真的虚假视频。此外，我们分析了各种旨在区分真实视频和篡改视频的检测方法，从检测视觉伪影到部署能够识别视频和音频信号中不一致性的高级算法。这些检测方法的有效性在很大程度上依赖于用于训练和评估的数据集的多样性和质量。我们讨论了深度伪造数据集的演变，强调了构建稳健、多样且频繁更新的数据集对于提高检测准确性和泛化能力的重要性。随着深度伪造越来越难以与真实内容区分，开发能够跟上生成技术步伐的先进检测技术至关重要。我们主张在深度伪造创作者和检测者之间的“拉锯战”中采取主动方法，强调需要持续的研究合作、评估指标的标准化以及创建全面的基准。