文本图像指导的扩散模型用于生成深度伪造的名人互动

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通过改进扩散模型以生成可控高质量的深度伪造图像，并使用 Dreambooth 训练提供更真实和个性化的输出图像，该研究展示了以惊人的逼真度创建虚假的视觉内容，并可作为权力政治人物会面的可信证据。

该论文提出了一种全面的深度伪造图像生成与识别的方法，并创建了一个名为 DeepFakeFace (DFF) 的数据集用于训练和测试检测深度伪造图像的算法。通过对 DFF 数据集的全面评估，提出了两种评估方法来测试深度伪造识别工具的强度和适应性。该研究发现不同的深度伪造方法和图像变化产生了多种结果，突显了对深度伪造检测器的需求。