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VASA-1：实时生成逼真的音频驱动的说话面孔 VASA-1: Lifelike audio-driven talking faces generated in real time
原始链接: https://www.microsoft.com/en-us/research/project/vasa-1/
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在日益数字化的世界中，确保图像、音频和视频等多媒体内容的真实性提出了重大挑战。 虽然获取真实证据对于各个方面仍然至关重要，但考虑到潜在的操纵行为，确定不可否认的事实可能会很复杂。 为了打击深度造假的兴起并确保可信度，可以探索以下几种策略：
1. 为摄像机实施数字签名：配备数字签名的设备可以验证录制的镜头没有被篡改，从而增强法庭案件和其他应用程序的可信度。
2. 人们对媒体进行数字签名：个人在媒体上的数字签名可以确认所有权并防止内容伪造，从而减少深度造假对个人和职业声誉的影响。
3. 内容来源识别和标记：与电子邮件垃圾邮件过滤器类似，识别和标记虚假媒体可以限制传播并保护消费者免受误导性信息的侵害。
4. 用于操纵检测的深度学习模型：这些系统可以识别多媒体数据中的不一致之处，以区分真品和假冒材料。 然而，它们并不是万无一失的，持续的研究是必要的。
5. 透明的文档和认证流程：为多媒体内容建立明确的来源和验证方法可以加强整体认证流程。
6. 教育和意识：随着事实内容和操纵内容之间的界限不断模糊，培养用户的知识和怀疑态度对于最大限度地减少虚假信息的影响和影响至关重要。
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