深度伪造-- GAN网络相关内容（课程内容简单整理）

深度伪造-- GAN网络相关内容 深度伪造是指通过自动化手段，特别是人工智能技术，对数据进行智能生产、操纵、修改。深度伪造技术可以生成非常逼真的图像、视频和音频，从而对社会秩序和个人隐私产生影响。 深度伪造技术的发展可以追溯到2014年，当时 Ian Goodfellow 等人提出了 Generative Adversarial Networks（GAN），从而开启了深度伪造技术的新时代。2017年，LSTM学习学习了腔形状和声频之间的关联性，实现了语音合成。2018年，基于GAN的自动化实时换脸技术问世。2019年，控制图像生成器的编辑造假图像各方面性能。2020年，提出了真实头部说话型少样本对抗学习。 深度伪造技术可以分为两大类：基于Autoencoder（AE）的深度伪造和基于GAN的深度伪造。Autoencoder是一种神经网络，可以将输入数据映射到输出向量，作为从输入数据提取出的特征。Autoencoder可以用于降维、去噪和图像生成。在应用于Deepfake的情况下，Autoencoder可以将输入视频帧编码成一些低维的潜在空间表示，从而提取出关键特征的信息。 GAN是另一种深度伪造技术，通过学习一些数据，然后生成类似的数据。GAN包含两部分：生成器和判别器。生成器学习真实分布，从而让自身生成图像更加真实，判别器对接受的图片进行真假判断。随着模型训练，生成器和判别器不断进行对抗，最终两个网络达到动态均衡，生成器生成图像接近于真实图像，判别器识别不出真假，预测概率接近于50%。 GAN的原理是基于真实图片集的分布，我们可以通过generator生成一些也在这个分布内的图片，从而欺骗判别器认定生成的图片是真实的图片。GAN的优点是可以生成非常逼真的图像和视频，但同时也存在一些缺点，例如生成的图片可能具有明显的错误和distortion。 深度伪造技术是人工智能技术的一种重要应用领域，对社会秩序和个人隐私产生了深远的影响。我们需要认真地对待深度伪造技术的发展和应用，避免其可能产生的负面影响。