當前熱點-假臉克星!網易互娛AI Lab奪得CVPR圖像鑒偽挑戰賽冠軍
(資料圖片僅供參考)
近日,網易互娛AI Lab在國際計算機與模式識別會議CVPR 2022圖像鑒偽挑戰賽(IFDC)中一舉斬獲冠軍,分別以AUC 0.99386和0.98928的成績包攬初賽和復賽兩階段的第一名,力壓國際、國內共674支參賽隊伍,在人臉偽造圖像的鑒別方面真正秀了一把實力。同時,這也展現了網易互娛AI Lab對于AI應用安全問題的關注,以及在助力AI產業安全、可靠、可控發展方面所做出的不懈努力。
IFDC由視覺領域三大頂會之一的CVPR 2022主辦,此次競賽主要聚焦于人臉圖像的偽造檢測。相比以往測試數據只考慮特定場景或有限的幾種造假方式,本次比賽的難點在于測試集覆蓋了大量訓練集中未出現過的場景和造假方式,其復雜情況與現實應用情況更加類似。并且,大賽要求入圍復賽的隊伍提交推理代碼,因此復賽的測試數據對于選手而言是完全未知的,這對于AI鑒偽模型的泛化能力提出了更高的要求。
目前,業界主流的圖像鑒偽方法雖然能夠較好地識別訓練中遇到過的造假方法,但對模型未見過的造假方法則識別率很低,因此模型的泛化能力很有限。針對該問題,網易互娛AI Lab憑借在人臉編輯和生成方面的深厚算法積淀,創新性地提出了一套以魔法打敗魔法的解決方案——DAME: Data Augmentation and Model Ensemble for Generalized Face Forgery Detection。在主辦方提供的10萬張真圖的基礎上,網易互娛AI Lab基于面部重演、換臉、人臉屬性編輯、人臉卡通畫及藝術化濾波等算法生成了近40萬幅假圖,極大地豐富了訓練集的多樣性,為提升模型的泛化性奠定了基礎。此外,團隊通過多樣化的主干網絡設計、針對性的學習率調整和采樣策略等方法訓練了一系列模型,并借助模型融合進一步提高了最終的分類精度,最終在復賽階段相比第二名取得了約1%的AUC提升,并比其降低了約48%的判斷錯誤率。
近年來,人臉深度偽造技術用于合成內容制作已十分普遍,如AI合成主播、Deepfake影視劇換臉。然而,深度偽造技術在幫助自動高效生成內容的同時,其惡意應用也對個人信息安全、社會安全等方面造成了相應威脅,譬如一些犯罪分子利用偽造內容進行詐騙。因此,如何準確判斷合成內容的真實性成為了亟待解決的問題。網易互娛AI Lab在人臉鑒偽方面表現出的超高準確率和優秀的泛化性能夠幫助提升鑒偽的穩定性,更精準地識別多變的人臉偽造方法,幫助及時應對深度偽造帶來的一系列挑戰。
網易互娛AI Lab成立于2017年,一直致力于游戲行業的AI落地場景研究,此前在人臉編輯和生成技術方面已有非常豐富的應用經驗,其相關技術在《羊城晚報》AI合成主播等合作項目中落地。未來,網易互娛AI Lab將在探究更多元應用場景的同時,持續關注前沿安全技術,為人工智能的發展提供更加完善的安全防護體系,助力整個行業的穩健成長。
責任編輯:hnmd003
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