В Корее разработали приложение для обнаружения deepfake

Ученые Корейского ведущего научно-технологического института (KAIST) разработали первое в Южной Корее мобильное приложение, обнаруживающее фотографии или видео, которые были созданы с помощью deepfake алгоритмов.

Deepfake блогеры набирают популярность

Генеральный директор DOB Studio О Дже Ук утверждает, что технология, разработанная его компанией, отличается от того, что обычно называют «дипфейком». В то время как стандартная технология deepfake просто сочетает в себе черты реального человека с чертами кого-то ещё, система DOB Studio создаёт совершенно новое лицо, что делает практически невозможным распознавание подделки человеческим глазом

Видео интервью с Марией Чмир

Где проходит грань между дипфейком и технологией face swap? Какие технологические этапы предстоит пройти, чтобы вернуть на экраны Жоржа Милославского? В чем слабые стороны у нейросетей? Какие видеокарты нужны для их обучения?

В Самарском университете разрабатывают сканер видеофейков

При анализе цифрового фотоснимка изображение разбивается для анализа на маленькие квадраты, а видео разделяется на кадры, и в каждом кадре анализируются локальные области на предмет наличия искажений

Японский стартап создал приложение для видеозвонков

Японский стартап EmbodyMe Inc. разработал приложение для камеры, которое считывает движения лица и жесты пользователя и в реальном времени накладывает их на любое изображение. С помощью «Xpression camera» можно появиться на конференции в Zoom в костюме, хотя на самом деле вы сидите дома в пижаме

Как запустили приложение для анимации фото на Product Hunt

Конечно, мы разослали ссылку на Product Hunt всем знакомым. Я попросила ребят в социальной сети Mesto и в Телеграм-чате Silicon Pravda поддержать нас. Но большая часть голосов пришла от незнакомых людей, что весьма порадовало

МВД заказывает программу для выявления фейковых видеороликов

По условиям тендера, победителю предстоит выполнить работу на тему «Исследование возможных способов выявления признаков внутрикадрового монтажа видеоизображений, выполненного с помощью нейронных сетей». Кроме того, исполнитель должен будет составить техзадание на разработку аппаратно-программного комплекса для анализа видеофальшивок.

Создан сервис для проверки подмены лица на фото и видео

Разработчики уверяют, что точность инструмента может достигать 99,9%, однако детектор не во всех случаях «уверен» почти на 100% в своем решении. Также в будущем планируется обучить систему различить, изменялись ли другие объекты на видео или фото