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]，專指基於人工智能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]。
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技術背景
換臉偽造是通過交換兩張圖像的人臉達到偽造身份的目的。傳統上是採用基於圖學的3D模型重建追蹤技術[4]。較新的研究則是採用深度學習來達到換臉效果，為了解決深度學習的訓練難度和生成質素，又進一步融合了生成對抗網絡技術[5]。表情偽造是將其他人臉圖像的表情替換到目標人臉上，從而達到目標人物做指定表情的目的[5]。此外，換臉偽造和表情偽造還常常結合語音偽造技術。通過文字到語音合成和語音轉換技術來製作虛假語音[5]。
部分應用
Deepfake常用來偽造名人性愛影片和復仇式色情等等媒體[9]。帶色情成份的Deepfake作品於2017年間在互聯網上流出，特別是在Reddit上[10]。此後Deepfake作品被Reddit、Twitter和Pornhub等網站所禁止[11][12][13]。Deepfake也可以用以製造假新聞及惡意惡作劇[14][15]。在Youtube、Vimeo等流行的在線影片流媒體網站上，可以很容易地找到非色情的Deepfake影片。[來源請求]FakeApp是一款使用TensorFlow開源軟件庫的Deepfake影片製作程式[16][17]。
參閱
參考資料
外部連結
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