7 月 9 日消息，在 2021WAIC 世界人工智能大會上，基于 Deepfake 深度偽造技術(shù)帶來的各種危害，來自北京的 RealAI 公司發(fā)布了一款 DeepReal 深度偽造內(nèi)容檢測平臺。
據(jù)介紹，該檢測平臺能夠通過研究深度偽造內(nèi)容和真實內(nèi)容的表征差異性辨識、不同生成途徑的深度偽造內(nèi)容一致性特征挖掘等問題，快速、精準(zhǔn)地對多種格式與質(zhì)量的圖像進(jìn)行真?zhèn)舞b別。
檢測效果主要受到兩個因素的影響：數(shù)據(jù)集多元化程度和算法可靠程度?；诖髷?shù)據(jù)量進(jìn)行訓(xùn)練和測試，DeepReal 深度偽造檢測平臺算法數(shù)據(jù)量已達(dá)到千萬級，數(shù)據(jù)集已覆蓋學(xué)術(shù)深偽數(shù)據(jù)集、網(wǎng)絡(luò)深偽數(shù)據(jù)集和自研深偽數(shù)據(jù)集三大類。
同時，通過結(jié)合貝葉斯學(xué)習(xí)框架和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行估計模型在預(yù)測新樣本時的不確定性，有效保障了 DeepReal 深偽檢測算法的泛化能力。
在測試結(jié)果方面，DeepReal 在學(xué)術(shù)數(shù)據(jù)集和 ZAO 等主流方式生成的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集中，已達(dá)到 99% 以上的準(zhǔn)確率。而在實際應(yīng)用中，DeepReal 的檢測準(zhǔn)確率也已達(dá)到業(yè)界頂尖水平。
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