近日社交网络上爆红的一款换脸应用，让许多普通用户体验到了跟爱豆同框、与偶像飙戏的快乐，也因数据使用带来的问题陷入了舆论的漩涡——除了用户隐私保障，如何辨别和处理换脸应用所制造的合成照片、合成视频是新型科技产品带来的新挑战。
虽然研究者们为检测换脸图片提出了多种AI鉴别算法，但随着换脸算法的不断改造升级，鉴别算法很难跟上换脸算法的变化。
前言 生成式对抗网络（GAN），是14年GoodfellowIan在论文Generative Adversarial Nets中提出来的。Yann LeCun曾评价GAN是“20年来机器学习领域最酷的想法。本文以在图像领域表现效果较好的GAN衍生模型DCGAN为基础，带大家全面了解一下GAN的算法。 一、GAN算法原理 在介绍GAN算法之前需要先了解两个基本基本名称，生成模型和判别模型。 生成模型：就是基于根据给定观测数据，找出观测数据内部的统计规律，并且能够依据基于所得的概率分布模型，产生全新的，与观测数
近期，中国模式识别与计算机视觉大会在厦门举办，是国内顶级的模式识别和计算机视觉领域学术盛会。大会汇聚了国内国外模式识别和计算机视觉理论与应用研究的广大科研工作者及工业界同行，分享我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。通过此次会议，进一步加强本领域的同行与东南沿海地区的学者和企业进行学术交流和技术碰撞，从而促进模式识别与计算机视觉领域的协同合作与融合创新。
图像修复技术是一种用可选内容填充目标区域的技术，它的主要用途是在对象删除任务中，从照片中删除一个对象，并用希望能保持图像上下文完整性的内容自动替换被删除的部分。
近年来，图像合成技术日趋进步，GAN在给我们带来艺术体验的同时也埋下了很多隐患。Deepfake（AI换脸）技术让很多事情的真实性变得扑朔迷离，甚至会产生极大的政治影响。比如加蓬共和国总统的一段录像被反对派声称是假的，这成为了政变失败的因素之一。
随着新冠疫情的确诊人数不断增加，口罩也出现了全线脱销的现象。很多电商卖家上架了3M口罩，微商也纷纷展示了自己的货源。这些口罩不仅价格翻倍，而且还有很多假货、二手货。不仅欺骗了消费者，还有可能危害大众的身体健康。为此，我们团队希望借助这次云开发公益黑客马拉松这个平台，借助小程序、人工智能等技术，帮助普通消费者识别假冒伪劣的口罩，为抗击疫情做出我们的贡献。为了实现这个愿景，我们开发了一款名为“罩妖镜”的小程序，希望这款小程序能为大众的身体健康和生命安全保驾护航。
一是杭州野生动物世界“为了方便消费者快速入园”，在今年 10 月将年卡系统从“指纹入园”升级为“人脸识别入园”，被消费者起诉。起诉者是浙江理工大学特聘副教授郭兵，他在五个月前办理了年卡，郭兵认为，“园区升级后的年卡系统进行人脸识别将收集他的面部特征等个人生物识别信息，该类信息属于个人敏感信息，一旦泄露、非法提供或者滥用，将极易危害包括原告在内的消费者人身和财产安全。”
1997年，埃及哈特谢普苏特神庙前，一张恐怖组织持枪扫射游客后的新闻图片被爆造假； 2006年，以色列空袭黎巴嫩首都贝鲁特，一张浓烟笼罩城市的照片被证实是伪造的； 2008年，一张伊朗试射多枚远程导弹的新闻照片被怀疑是人工PS产物； 2019年，诺奖得主格雷格•塞门扎的29篇论文被质疑多张图片有篡改痕迹； 2020年，海外社交媒体上的一张《被火烧焦的澳大利亚》图片被指存在伪造嫌疑； …… 近年来频发的图片造假事件，使数字影像的真实性和完整性不断受到挑战，所谓的“眼见为实”变得越来越不可信，严重影响了
导读：近日，浙江理工大学特聘副教授郭兵起诉杭州野生动物世界年卡系统采集人脸，已被杭州市富阳区人民法院正式受理。此案被称为“国内人脸识别第一案”。一直被忽视的互联网隐私终于被慢慢地重视起来。
自从DeepFake诞生以来，从照片到视频，造假能力可谓是出神入化，人们惊呼：“再也不敢相信自己的眼睛了。”由此所带来的道德伦理与法律的影响也可见一斑。
机器之心专栏 人民中科、中科院自动化所国家模式识别实验室 来自人民中科与中科院自动化所国家模式识别实验室的研究团队，提出了一种基于身份空间约束的伪造人脸检测新方法，该方法具有较好的泛化性与兼容性。 随着深度学习等技术的发展，机器自动生成内容的水平不断提高；其中深度伪造（Deepfakes）更是内容生产中的热门技术，在短视频、直播、视频会议、游戏、广告、军事等领域已得到了广泛应用。但具备高度欺骗性的深度伪造技术也引发了诸多争议，它进一步混淆了数字世界与真实世界边界，带来了相应的风险和挑战。 深度伪造技术的兴起
随着大数据、人工智能等数字化技术的不断成熟，产业智能化升级已成为必然趋势。企业正渴望更丰富、精细的AI应用场景，为产业发展带来新动能。基于这样的背景，腾讯云正逐步打造相互协同、共同演进的AI大数据产品矩阵，推进大数据与AI在真实场景下的有效落地。
在人脸识别技术正在被广泛运用的今天，人脸攻击技术不断进化，攻击类型也在逐步增加，给人脸安全技术带来了诸多挑战，我们应该如何应对？
这篇文章中，作者通过将生成对抗网络（GANs，以下均简称GANs）运用到图片生成任务中向我们解释了其的原理。GANs是无监督学习中少有的成功的技术，一经提出，将生成任务推动到了新的高度上。在多样的图片生成任务中，GANs独领风骚。Yann LeCun（深度学习的先驱）将GANs称作“近十年以来机器学习中最优秀的想法”。最重要的是，在显著的性能的同时，GANs的核心思想又是那么地浅显易懂。本文在图片生成的任务重向读者们揭开了GANs的神秘面纱，以下是本文的主要内容：
从古至今，“欺骗”和“造假”这两个词可谓是贯穿了人类的历史。到了现代社会，面对着互联网上那些似是而非的庞杂信息，“有图有真相”开始成为网友们的诉求。
报文鉴别 : 接收方 可以 验证其接收到的 报文的真伪 ; 包括 发送者身份 , 内容 , 发送时间 , 报文序列等 ;
第六届中国模式识别与计算机视觉大会（The 6th Chinese Conference on Pattern Recognition and Computer Vision, PRCV 2023）已于昨日在厦门成功举办。通过参加本次会议，使我有机会接触到许多来自国内外的模式识别和计算机视觉领域的研究者和工业界同行，了解了目前我国模式识别与计算机视觉领域的最新理论和技术成果。其中对我触动最大的就属上海合合信息的郭丰俊博士讲解的“文档图像前沿技术探索—多模态及图像安全”专题部分了。
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【新智元导读】本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用，通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理，展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。 近年来深度学习在图像处理、音频处理以及NLP领域取得了令人瞩目的成绩，特别在图像处理领域，深度学习已然成为主流方法。本文介绍深度学习方法在图像翻译领域的应用，通过实现一个编码解码“图像翻译机”进行图像的清晰化处理，展示深度学习应用在图像翻译领域的效果。此外，由于神经网络能够自动进行特征工程，同一个模型，如果我们使用不同场景下的数据进行训练，便可适应不同的场景
在上一节中可以看到基于”推土距离“的WGAN网络能够有效生成马图片，但是网络构造能力有所不足，因此导致有些图片模糊，甚至有些图片连马的轮廓都没有构建出来，本节我们改进WGAN网络，让它具有更强大的图像生成能力。
据美国《国会山报》报道，一名竞选密苏里州圣路易斯地区众议院席位的共和党候选人日前公布一份长达23页的文件，声称弗洛伊德死亡录像是为了加剧种族紧张局势而合成的Deepfake假视频！
【论文题目】Implicit Neural Representation for Cooperative Low-light Image Enhancement 【出处】ICCV 2023 【原文链接】https://arxiv.org/pdf/2303.11722.pdf 【代码链接】(已开源) https://github.com/Ysz2022/NeRCo
今天我们讲GAN，GAN是什么？GAN就是Generative Adversarial Networks，也就是生成对抗网络。这是近两年特别火的一个学术方向，发出了大量优秀的论文，简直是百花齐放。效果都挺好，但是其原理却又很简单，所以我们今天就不用一个公式，来介绍一下GAN。内容大致分为：
随着小视频越来越流行，兼具趣味与人物个性的人脸特效成为小视频软件的标配，美颜自不必说，现在的人脸特效可谓“千变万化”，人脸年轻化、变欧美范儿、发型改变、各种表情、胖瘦等。
如何让 GAN 生成带有指定特征的图像？这是一个极有潜力、极有应用前景的问题，然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院 Minhyeok Lee 和 Junhee Seok 近期发表论文，就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法，雷锋网 (公众号：雷锋网) AI 科技评论根据原文进行如下编辑，原文链接：https://arxiv.org/abs/1708.00598 简介 生成对抗网络（GANs）是最近几年提出的新方法，在其问世之后的短短时间内，生成对抗网络已经在生成真实的样本上表现出很多有前途的
AI 科技评论按：如何让GAN生成带有指定特征的图像？这是一个极有潜力、极有应用前景的问题，然而目前都没有理想的方法。韩国大学电子工程学院Minhyeok Lee和Junhee Seok近期发表论文，就生成对抗网络的控制问题给出了自己的办法，AI 科技评论根据原文进行如下编辑。 简介 生成对抗网络（GANs）是最近几年提出的新方法，在其问世之后的短短时间内，生成对抗网络已经在生成真实的样本上表现出很多有前途的结果了。然而， 在生成对抗网络的使用上，目前还有未能解决的问题：由于发生器（Generator）
连英伟达本月刚上线的StyleGAN2也被攻破了。即使是人眼都分辨看不出来假脸图片，还是可以被AI正确鉴别。
机器之心原创 作者：Liao 参与：Joni、Nurhachu、黄小天 近日，加利福尼亚大学和 Adobe Research 在 arXiv 上联合发表了一篇名为《生成人脸修复（Generative
对称密钥中，加解密双方难以使用相同密钥，难以事先确定使用一样的密钥。如果网上传输密钥，也会被人截取（截取后，该信息不会发给接收方，只能由接收方发）知道的，恶意者截取信息，获得密钥，进行伪造，在用密钥加密，发给接收方，接收方虽能解密，但无法保证信息的正确信，是不是发送方发来的。
夏乙 安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 输入一张语义地图—— 就能为你还原整个世界。 输入一张亲妈都认不出来的语义标注图—— 为你合成一张真实的人脸。 聪明的你可能已经发现，这个
GAIR 今年夏天，雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”（简称GAIR）。大会现场，雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前，我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司，从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中，请联系：2020@leiphone.com 在让计算机理解世界上，或许理解了什么并不重要，重要的是理解的能力。于是图普科技想到让它理解“小黄图”。 图普是一家图像识别云服务公司，接入它的API，上传图片，服务器就能以一
为了有效控制假视频和图片的传播，全球最大的修图和音视频剪辑软件公司Adobe也透露表示其或将提出一定的反制措施。
近几天一个GitHub项目火遍了朋友圈，那就是卡通头像AI生成小程序。如下图所见：
中国药科大学李萍/陆续团队近期在《Food Chemistry》期刊发表了题为“Comparative plastomes of eight subgenus Chamaesyce plants and system authentication of Euphorbiae Humifusae Herba”的研究论文，通过8种地锦草亚属植物的质体基因组比较分析对地锦草药材进行了系统鉴定。
本文介绍了一种从语义图像生成逼真图像的方法，该方法基于Pix2Pix，并进行了改进。首先，使用条件生成对抗网络（cGAN）生成逼真的图像，然后使用多尺度鉴别器来提高生成图像的质量。最后，引入了实例级条件，在生成图像时为每个像素赋予一组实例条件，以使生成的图像更加真实。
2018 Geekpwn CAAD（对抗样本挑战赛）继承了 NIPS CAAD 2017 比赛的形式，但同时也添加了一些新的挑战。2018 年 10 月，吴育昕和谢慈航受邀参加 Geekpwn CAAD CTF，这是一场展示不同类型对抗样本攻防的现场比赛。
明敏 萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道丨公众号 QbitAI 终于，我小学时的梦想有人实现了！ 只需要我拍下自己的笔迹，AI就能帮我誊抄英语作业，画风“完全一致”的那种： 甚至帮别人抄作业也没问题…… 简直吊打一批只能仿手写、价格还动辄几百上千的“作业神器”。 咳咳，划重点： 虽然功能很强大，但这可不是给你们抄英语作业的。（作业就得认真做！） 这是Facebook AI最新出品的“文字风格刷”（TextStyleBrush），它只需要一张笔迹的照片，就能完美还原出一整套文本字迹来。 不仅能移花接木，
近日在莫斯科举行的“人工智能世界之旅”上出现极为戏剧的一幕，俄储蓄银行数据研究部门的领导人尼古拉·格拉西门，向俄罗斯总统普京介绍识别虚假照片和视频的方法，并在现场对中美登月任务的照片进行对比分析。
如果说，2016年阿尔法狗的亮相让普通百姓真切地感受到了人工智能的力量，如今的人工智能则已经改变了人们的生产生活方式。 例如，在使用智能手机的“语音助理”功能时，在购物网站与在线客服聊天时，在搭乘高铁“刷脸”进站时……人们已在不经意间享受了人工智能的便捷服务。 刷脸进站 不仅如此，人工智能技术还正在被应用于文化和旅游服务中，开启大众全新文化和旅游体验新模式，让享文化、乐旅途更具科技范儿。 腾讯和云南省人民政府打造的“一部手机游云南”以及和重庆市武隆区人民政府联合打造的“一部手机游武隆”，涉及了物联
【新智元导读】AI可以用来鉴黄，但有时会把含裸女的古典名画过滤掉。巴西的一组研究人员在JICNN上展示了一种新方法，使用生成对抗网络，给女性裸体照“穿上”比基尼泳装。不过，这种技术也可以被反过来，根据比基尼泳装照绘出裸照。
港中文、哈工大和腾讯优图的一篇最新研究，可以将人脸照片转化成如同手绘版的卡通图，甚至还能反向转换，将二次元的卡通图像，转换成现实中可能的样子。
2019年，“落地”被大家反复述说，也是AI领域公司齐头涌进的前方。无论是阿里、商汤等第一梯队玩家，还是曾经势头高涨的创企们，现都纷纷沉入场景，将热情投入到了探索AI赋能应用这件事中。
许多人当听到“人工智能”、“机器学习”或者“bot”的时候，首先浮现在脑海当中的应当是科幻片中经常出现、未来感十足的既会走路又会说话的机器人。
据凤凰网科技报道，某大型行的人脸识别系统存在漏洞，造成6名储户百万元现金被异地盗取。受害人表示，远在异地的犯罪分子，7次通过了银行的人脸识别，6次通过活检，一次都没识别出来犯罪分子使用的是假人脸。
肖像画作为人物画的一种，其简约的风格以及以形写神、迁想妙得的创作方法获得了大家的喜爱。
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