以往我國不承認成人影片有著作權，但近幾年來法院見解變更，承認成人影片也有著作權，所以Deepfake的成人影片，換臉可能屬於改作的範圍，而屬於以改作侵害他人著作財產權，因此構成本條犯罪。 不過，這是告訴乃論之罪，可以提出訴訟的還是成人影片商，而非遭換臉的人。 丘涵 deepfake 散布、播送或販賣猥褻之文字、圖畫、聲音、影像或其他物品，或公然陳列，或以他法供人觀覽、聽聞者，處二年以下有期徒刑、拘役或科或併科九萬元以下罰金。
- 總的來說，如果您是一名IT系學生或打工仔，DeepFaceLab是一個了解深度偽造視頻很好的工具。
- 可以觀察連續撥放影片過程中的人物臉部狀態，特別是嘴型可能會出現不太連續，或是開合不自然，就可能是深偽影片。
- 最终，重要的是要创建可靠的检测深度伪造的方法，并且这些检测方法要跟上深度伪造技术的最新进展。
- 不過，關於Deepfake的成人影片經營模式，如果是以加入網路群組的方式，在群組內散布Deepfake的成人影片，那麼我們便可以說這具備散布於眾的意圖，但若是單人對單人的販賣，而非直接發布在群組給大家看。
- Deepfake是一种利用人工智能应用程序制作地逼真的合成音视频，这些程序可以合成伪造的图像和声音，描绘人们从未做过和从未发生过的事情。
它不是真正意義上的深度偽造，不會將您的臉像放置於他人的身體或影片上。 但是，Lensa AI擁有令人驚訝的功能，可以從幾張自拍照片中創建逼真的肖像。 此外，該應用程式還支援多種風格，如超級英雄、動漫等的肖像創建。 儘管應用程式可以免費用於一般用途，但如果您需要創建肖像，您必須支付每套費用或訂閱高級版本。
丘涵 deepfake: 深度伪造(Deepfake)原理分析及实战
因此，法院认为被告利用深度合成技术将其他用户提供的人脸替换至涉案视频中，并生成形象逼真的伪造肖像视频的行为侵害了原告楼某某的肖像权。 丘涵 deepfake 最终，杭州互联网法院判决App开发者赔礼道歉并赔偿损失5000元，双方当事人均服判息诉，判决已生效。 中国法针对深度伪造的法律规定主要涉及肖像权、互联网法规以及个人信息等领域。 首先，《民法典》第1019条规定：“任何组织或者个人不得以丑化、污损，或者利用信息技术手段伪造等方式侵害他人的肖像权。
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品質，又進一步融合了生成對抗網路技術[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]。 丘涵 deepfake2025 Deepfakes 丘涵 deepfake web是一個可以在網上創作深度偽造視頻的服務。 創建深度偽造視頻需要4小時學習與訓練視頻和圖像，再需30分鐘使用訓練好的模型替換臉部。 免費版需要約5小時才能輸出深度偽造視頻，而專業版則只需1小時。
丘涵 deepfake: 技術服務
但是在过去要使用Deepfake进行生成时，需要额外的信息。 比如，如果想要生成头部的移动，则我们需要脸部的landmark，如果想要生成全身的移动，还需要姿势估计(pose-estimation)。 丘涵 deepfake2025 丘涵 deepfake 此外，使用这些传统技术如果想把源脸替换到目标脸上的话，需要使用大量的双方人脸图像的数据进行事先训练训练。
一名叫做“deepfakes”的Reddit平台用户在该平台发布AI合成的名人换脸视频。 该模型经过交替优化训练后，生成的深度伪造内容可以与真人形象无异，足以骗过人的眼睛。 深度伪造的关键要素是机器学习.机器学习使计算机能够相对快速、轻松地自动生成视频和音频。 深度神经网络在真实人物的镜头上进行训练，以便网络了解人们在目标环境条件下的外观和移动方式。
丘涵 deepfake: 安全客
李建軍：關於澤連斯基的片段，要避免誤信相當簡單，一切以烏克蘭總統府官方網站或推特為準就可以。 由使用俄語，或五毛發布的一些片段，都必須採取高度懷疑態度，因為現時中國當局的取態是支援俄國，他們指揮五毛協助普京發布假新聞，這點是十分之合符常理的事。 同樣的邏輯可以用於針對民運人士，異見人士，或香港民主派人士的Deepfake片段，因為這些人士一般有自己的官方，經認證的社交媒體平台，Deepfake並不容易得逞。
互联网的匿名性加剧了区分网络信息内容真假的难度，因为人们不知道deepfake的源头。 而且，在互联网上发布内容并不需要经过任何的审查，也就是说人们可以自由地向上百万受众发布不知道真假以及是否可信的内容。 丘涵 deepfake 丘涵 deepfake 换句话说，介绍该技术的目的更多是相当于一个poc，而不是exp，仅做概念证明使用，距离实用还有差距，但是却可以引起安全人员的关注，促进该领域的防御研究。
丘涵 deepfake: 視頻
其他研究小组，例如来自Google和Jigsaw的一组联合研究人员，正在研究一种“面部取证”，可以检测已更改的视频，使他们的数据集开源并鼓励其他人开发深度伪造检测方法。 前面提到的Dessa一直致力于改进深度伪造检测技术，试图确保检测模型适用于在野外(互联网上)发现的深度伪造视频，而不仅仅是像开源数据集这样的预先编写的训练和测试数据集谷歌提供。 该案中，杭州互联网法院分析了深度伪造视频中肖像的可识别性，认定AI合成的视频与特定自然人之间能够建立对应联系。 法院认为，原告楼某某为古风汉服模特，经常发布古风汉服照片和视频，对案涉模板视频及替换合成后视频中所载对应形象的人物肖像均享有肖像权。 对于换脸后的视频，楼某某仅留存身体形象，但对比原视频素材，普通人仍能通过未被修改的相应场景和细节识别出身体形象对应主体为楼某某。
丘涵 deepfake: CSIS报告：深度伪造 (Deepfake) 技术政策简报
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]。 小玉Deepfake換臉事件，或稱為深偽事件，小玉事件，是指發生於2020年至2021年間臺灣網絡紅人朱玉宸濫用Deepfake技術將女艺人、女明星、女名人、女網紅等女性的臉部惡意合成到成人片角色臉上的深偽色情事件。 目前該起事件正在訴訟階段，正朝妨害風化、妨害名譽、觸犯《個人資料保護法》等方向定罪[1][2]。 因此拿別人的臉來做Deepfake的成人影片，原則上是違反《個人資料保護法》第20條第1項的利用行為，又是為了販賣獲得不法利益，很可能構成本條犯罪。 美国国防部也研究了一项名为Forensic的图像鉴定技术。
丘涵 deepfake: 关键点检测器
凡事都有两面性，乐观点看，DeepFake制作的娱乐视频带给人们欢乐，但同时我们也必须提高警惕，防止DeepFake给普通人或者公众人物造成不良影响，破坏我们正常的生活秩序。 丘涵 deepfake DeepFake来源于一个匿名的 Reddit 用户“DeepFake” ，他从2017年开始发布假的名人色情图片。 这个视频主要使用了DeepFake技术，配合作者高超的视频特效手法，制作出一个以假乱真的爱因斯坦视频。 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年間在網際網路上流出，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]。
丘涵 deepfake: 犯罪細節
加州大学河滨分校的学者也提出了检测Deepfake伪造图像的新算法。 丘涵 deepfake 同样的，算法的一个组成部分是各种“递归神经网络”，它能将有问题的图像分割成小块，然后逐像素观察这些小块。 神经网络经过训练可以检测出数千幅Deepfake图像，它找到了赝品在单像素水平上的一些特质。
丘涵 deepfake: 技術背景
取得他人長相是屬於個人資料的蒐集，而拿來做Deepfake的成人影片則是對個人資料的利用。 基本思路非常简单：对于每张脸，我们都训练一套编码器和相应的解码神经网络。 丘涵 deepfake2025 Deepfake是一种使用AI深度学习，能够将一张图片中人的脸换到其他人的图片上的技术。 通过这种技术，我们可以创建一个非常逼真的“假”视频或图片，“换脸”因此得名。 但这场AI之间的攻防战，同时会使Deepfake技术再次升级，根据数据表示，Deepfake技术的检测仍然具有3%的错误率。
丘涵 deepfake: 关键代码
张卫明，中国科学技术大学教授、博导，网络空间安全学院副院长，图象图形学学会多媒体取证与安全专家委员会副秘书长。 丘涵 deepfake 已在国际著名学术期刊和会议TIT、TPAMI、TIFS、TIP、CVPR、ICCV、NeurIPS等发表论文100多篇。 获得军队科技进步奖一等奖、安徽省自然科学奖一等奖和安徽省教学成果特等奖。 你们可能都听说过 Deepfake 技术，它是深度学习和欺诈的组合，一种基于人工智能合成人类图像的技术。 目前深偽造假技術還沒辦法做到同時模仿一個人的表情與聲音情緒，也可以透過檢驗聲音中的情緒，以及他的面部表情是否吻合來辨別真偽。
丘涵 deepfake: 名人公開影像多 成為訓練深偽好素材
技术解决方案包括用AI系统来训练识别视频文件的异常，将加密技术融合到视频和音频记录设备中来对修改行为进行标记。 而且deepfake的检测方法和deepfake生成技术都在不断地发展。 2019年7月，美国弗吉尼亚州扩大了正式生效《非同意色情法》（Nonconsensual pornography law）的修正案，修正案纳入了深度伪造的内容，澄清上述图像、视频包括“虚假创建的视频或静止图像”。 德克萨斯州也通过了保障选举安全的专门的深度伪造法——《关于制作欺骗性视频意图影响选举结果的刑事犯罪法案》。
丘涵 deepfake: 犯罪隱憂
综上，成都铁路运输第一法院在四起案件中作出判决，支持原告主张（因被告已删除涉案视频），判令被告侵权成立。 Deepfake是一种利用人工智能应用程序制作地逼真的合成音视频，这些程序可以合成伪造的图像和声音，描绘人们从未做过和从未发生过的事情。 Deepfake技术生成的伪造图像和音视频可以模仿目标的面部表情、动作和语音的音调、色调、重音和节奏，这些伪造的方式使得伪造的图像和音视频与真实的图像和音视频之间很难区分和检测。 包括许多大型科技公司在内的人工智能公司正在研究检测深度伪造的方法。 丘涵 deepfake 去年12月，在亚马逊、Facebook和微软这三大科技巨头的支持下，深度伪造检测挑战开始了。 来自世界各地的研究团队致力于检测深度伪造的方法，竞相开发最佳检测方法。
丘涵 deepfake: 检测
深度伪造技术可以潜在地用于改进外语电影的配音，帮助修复旧的和损坏的媒体，甚至创造新的艺术风格。 丘涵 deepfake 造假者不得不花很长时间手动调整模型的参数，因为次优参数会导致明显的缺陷和图像故障，从而暴露假货的真实性质。 大部分DeepFake的研究都是基于生成对抗网络的，一个生成器，一个检测器，生成器生成假内容，然后询问对应的检测器内容是否是真实的，二者不断的互动来提高生成的内容质量。 深偽技術（英語：Deepfake）又稱深度偽造，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。
丘涵 deepfake: 训练损失
如果网络上的许多视频都是假的，政府、公司和其他实体就更容易对合法的争议和不道德的做法产生怀疑。 随着深度伪造变得越来越复杂，将它们与真正的媒体区分开来将变得越来越难。 目前，人们可以寻找一些明显的迹象来确定视频是否可能是深度伪造，例如口型不同步、动作不自然、脸部边缘闪烁，以及头发、牙齿等精细细节的翘曲，或反思。 深度伪造的其他潜在迹象包括同一视频的质量较低的部分，以及不规则的眨眼。 丘涵 deepfake 音频深度伪造技术可以帮助人们在因疾病或受伤而受损或丢失后广播他们的常规声音。 深度伪造还可用于隐藏处于敏感、潜在危险情况下的人的面部，同时仍允许读取他们的嘴唇和表情。
這是 Deepfake 跨足醫療用途的很大一個里程碑，但獲得這項技術的同時，許多人也希望能給予配音員、表演者、廣播記者等「提供聲音取樣」的工作者，更多的法律權益，而這也是我們未來應重視的範疇。 面對日新月異、全方位的造假技術，許志仲說，除了深偽之外，偽造影片並不是只有換臉，移花接木，或是剪輯片段，都是不實訊息的一種。 陳駿丞老師分享，早在2019年，英國一間能源公司的CEO，因為接到德國母公司上司一通電話，要求他緊急將780萬台幣，匯至指定供應商的帳戶。 而該CEO自認對於上司聲音相當熟悉，所以接到電話之後不疑有它，就派人去轉帳了，但上司的聲音是透過聲音轉換（Voice Conversion）的技術偽造的。 陳駿丞則建議，可先針對這些影片作深偽分析，建立名人字典、資料庫造假資料庫，讓民眾能即時判斷。 本篇採訪成功大學統計系教授許志仲、中研院資訊創新研究所助理研究員陳駿丞，提供4招辨認深偽影片的技巧；專家也提醒，民眾須認識深偽技術，保持警覺意識，才是打假的第一步。