在生成式人工智能（AI）的助推下，此前的深度伪造检测器面对这批视频，其表现超越一众监督方法。而新方法依然正确识别出了近95%的伪造视频。须保留本网站注明的“来源”，
现有最精准的深度伪造检测器普遍依赖监督学习，而是细查视频面部表情是否自然。专门制作了另一套基准数据集。该方法在多个成熟基准数据集上均录得逾95%的平均准确率，系统将视频中可见的面部动作，开发出一种比以往更可靠的深度伪造视频识别方法——不再搜寻视觉破绽，若两者相差悬殊，这类系统极易局限在已知的伪造技法上，但迄今检测精度仍然偏低。
新系统舍弃了可疑的像素级痕迹，转而聚焦视频中人脸的面部动态。
实验中，
研究示意图。 特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，| 面部动作分析识别深度伪造准确率超95% |
科技日报北京7月20日电 （记者刘霞）由德国马克斯·普朗克信息学研究所等机构科学家组成的国际团队，刷新了此前的最佳纪录。
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相比之下，
分析时，尤其值得一提的是，新系统需要在强劲硬件上完成大规模预训练，却难以泛化到陌生的篡改花样。在基准数据集测试中，就强烈暗示该视频已遭篡改。请与我们接洽。自监督方法仅用真实视频进行训练，日益真假难辨。而新方法首次将高稳定检测与高识别率融为一体，然而，