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深度偽造 （英語： Deepfake ），簡稱 深偽 ，是英文「deep learning」（ 深度學習 ）和「fake」（偽造）的 混成詞 [1] ，專指基於 人工智慧 的 人體圖像合成 技術的應用。 此技術可將已有的圖像或影片 疊加 （英語：Superimposition） 至目標圖像或影片上。 偽造面部表情並將其呈現至目標影片的技術在2016年出現，此技術允許 近實時 地 偽造文書 現有2D影片中的 面部表情 [2] 。 為發展Deepfakes檢測技術， Facebook 聯合 微軟 舉辦全球Deepfakes檢測競賽 [3] 。 技術背景 [ 編輯] 換臉偽造是通過交換兩張圖像的 人臉 達到偽造身分的目的。 傳統上是採用基於 圖學 的3D模型重建追蹤技術 [4] 。
2021年10月25日 · deepfake是二十一世紀對Photoshop影像處理的回應，使用一種稱為「深度學習」的人工智慧來製作影像以偽造事情，因此而得名。 人工智慧公司Deeptrace二 一九年九月在網路上發現了一萬五千個deepfake影片，在九個月內幾乎翻了一倍。 其中高達百分之九十六的比例是色情內容，所顯示的臉孔，百分之九十九是女性，從名人到色情片明星都有。 deepfake只限於影片嗎？
Deepfake是一套能透過AI人工智慧重製影像的應用技術，可將現有的圖像或影片，疊加到目標圖像或影片上。 （圖片來源：iStock） 接著，解碼器A與解碼器B會提取這些表情特徵數據，並還原出A與B的人臉，這樣的流程經過多次訓練與學習調整，解碼器A與解碼器B就能重建出更精確的人臉。 訓練完畢後，進入生成、也就是「換臉」階段，假使要在A的頭加上B的臉，解碼器B只要以A的五官、表情與方向為基礎，進行人臉B的重建，最終結果，就會看見A的頭上長出B的臉。 至於生成式對抗網路部份，則由「生成網路」與「鑑別網路」兩組深層神經網路組成，兩者呈互相對抗、競爭關係，由生成網路負責生成圖像，鑑別網路則負責判定圖像真實性，經過無數次訓練，產出更精準的圖片。
2020年8月20日 · 什麼是deepfake. Deepfake（深偽）的影片大約在2017年開始在網路上流傳 [1] ，進而為公眾熟知，目前有許多關於deepfake的議題，包含人工智慧倫理、不實訊息、資訊與網路的開放，當然還有法規。 所謂的deepfake，就是一種可以將世界上任何人的臉剪貼到另外一份他們完全不曾參與的影像或是照片上，藉此以假亂真的技術 [2] ；unite.ai網站上的機器學習專家Daniel Nelson則認為 [3] 只有被機器學習（machine learning）系統，特別是深度神經網路（Deep neural networks）所製造出來的問題影音才夠資格稱之為deepfake。
2023年4月4日 · Deepfake（中文譯作「深度偽造技術」）是指通過人工智能技術來創建虛擬圖像或視頻。 這種技術通過深度學習算法，將現實中的圖像或視頻轉換成數字信息，並通過神經網絡進行處理，最終得到非常逼真的虛擬圖像或視頻。 回到目錄 –. Deepfake合法嗎？ Deepfake（深度偽造技術）目前沒有完全禁止深度偽造的法律，因此只要您不濫用它們，就不會遇到任何麻煩。 但如果您使用深度偽造來損害某人的聲譽或進行身份盜用，很可能會面對嚴重法律後果。 深度偽造在電影和時尚等行業中有著積極的用途，然而它也常被用於惡劣目的，例如撒謊、偽造名人視頻，甚至影響選舉。 在社交工程詐騙和金融欺騙中，也有使用深度偽造的例子。 2019年，深度偽造語音被用於執行騙局，從一家英國公司盜取了243000美元。
AI 换脸——Deepfacelab 下载与安装，新手教程. AI 换脸越来越火，换脸的视频到处都是，那种还是那种的都有。. 换脸软件也有好几个，而我用的 Deepfacelab 就是一种基于深度学习的软件，它可以把视频中的脸替换成你想要的脸。. 想想就很爽吧，但是这种对电脑的 ...
2022年6月16日 · Deepfakes use AI to combine, merge, replace, or impose images or videos for making fraudulent videos that look real and authentic [ 3 ]. Face-swap apps such as ’FakeApp’ and ’DeepFaceLab’ make it easy for people to use them for malicious purposes by creating deepfakes for a variety of unethical purposes.
