Coggle 30 Days of ML （24年7月）：Deepfake检测

[阿水]

Part1 内容介绍

本次活动是一项专注于Deepfake技术鉴别的学习与竞赛活动，旨在提高参与者对Deepfake技术及其潜在危害的认识，并培养他们开发和应用鉴别模型的能力。Deepfake技术通过人工智能生成高度逼真的伪造图像、视频和音频，对社会的多个方面带来了挑战。本次活动响应这一挑战，通过技术学习和竞赛，推动AI向善的发展。

• 深入了解Deepfake原理，以及它们对社会的潜在影响。
• 获取深度学习模型的开发和优化经验。
• 掌握各类数据特征提取和数据增强方法。

Part2 活动安排

• 免费学习活动，不会收取任何费用。
• 请各位同学添加下面微信，并回复【deepfake竞赛学习】，即可参与。

Part3 积分说明和奖励

为了激励各位同学完成的学习任务，将学习任务根据难度进行划分，并根据是否完成进行评分难度高中低的任务分别分数为3、2和1。在完成学习后（本次活动，截止6月1），将按照积分顺序进行评选 Top3 的学习者。

Top1/2/3的学习者将获得以下奖励：

• 300、200、100元
• Coggle 竞赛专访机会

历史活动打卡链接，可以参考如下格式：

• https://blog.csdn.net/weixin_42551154/article/details/125474519
• https://blog.csdn.net/weixin_42551154/article/details/125481695

Part4 Deepfake图像与视频检测

背景介绍

Deepfake是一种使用人工智能技术生成的伪造媒体，特别是视频和音频，它们看起来或听起来非常真实，但实际上是由计算机生成的。这种技术通常涉及到深度学习算法，特别是生成对抗网络（GANs），它们能够学习真实数据的特征，并生成新的、逼真的数据。

Deepfake技术虽然在多个领域展现出其创新潜力，但其滥用也带来了一系列严重的危害。在政治领域，Deepfake可能被用来制造假新闻或操纵舆论，影响选举结果和政治稳定。经济上，它可能破坏企业形象，引发市场恐慌，甚至操纵股市。法律体系也面临挑战，因为伪造的证据可能误导司法判断。此外，深度伪造技术还可能加剧身份盗窃的风险，成为恐怖分子的新工具，煽动暴力和社会动荡，威胁国家安全。

为了应对这些挑战，本次活动旨在通过技术手段提高社会对Deepfake内容的鉴别能力。

1. 模型开发：将使用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）开发鉴别模型。
2. 实战演练：将有机会在实际数据上测试和优化他们的模型。
3. 参加 外滩大会·全球Deepfake攻防挑战赛，推动AI向善的技术。

学习打卡

任务名称	难度
任务1：了解Deepfake的任务定义、数据生成过程	低
任务2：下载活动的数据集，了解、读取数据集	低
任务3：构建CNN模型完成图像赛道鉴别任务	中
任务4：尝试进阶CNN模型，以及现在Deepfake前沿方法	高
任务5：尝试不同的数据增强方法	中
任务6：读取音视频赛道的数据集	高
任务7：提取音频特征、视频特征与关键帧等特征	中
任务8：尝试多模态分类方法	高

任务一：了解Deepfake的任务定义、数据生成过程

• 目标：理解Deepfake鉴别的核心任务和挑战。
• 步骤：
  1. 阅读有关Deepfake技术的基础资料。
  2. 学习Deepfake数据的生成方法，包括使用的工具和流程。

深度伪造技术通常可以分为四个主流研究方向：1）面部交换专注于在两个人的图像之间执行身份交换；2）面部重演强调转移源运动和姿态；3）说话面部生成专注于在角色生成中实现口型与文本内容的自然匹配；4）面部属性编辑旨在修改目标图像的特定面部属性。相关基础技术的发展已经从单一的前向GAN模型转变为具有更高质量生成能力的多步骤扩散模型，并且生成的内容也从单帧图像逐渐过渡到时间视频建模。

https://arxiv.org/pdf/2403.17881

任务二：下载活动的数据集，了解、读取数据集

• 目标：获取并熟悉用于训练和测试鉴别模型的数据集。
• 步骤：
  1. 下载提供的数据集。
  2. 探索数据集的结构和内容。
  3. 学习如何使用适当的工具读取数据集。

赛题主页：ATEC前沿科技探索社区

• 图像赛题：Inclusion・The Global Multimedia Deepfake Detection | Kaggle
  • 数据集为图片，原始数据集大小为30GB，样例数据2GB
• 音视频赛题：Inclusion・The Global Multimedia Deepfake Detection | Kaggle
  • 数据集为图片，原始数据集大小为100GB，样例数据1GB

任务三：构建CNN模型完成图像鉴别任务

• 目标：使用卷积神经网络(CNN)模型鉴别图像是否为Deepfake。
• 步骤：
  1. 设计基本的CNN架构。
  2. 训练模型以区分真实和伪造的人脸图像。
  3. 调整模型参数，优化性能。

参考链接：competition-baseline/competition/kaggle-atecup-deepfake at master · datawhalechina/competition-baseline · GitHub

• 视觉赛题baseline：Deepfake-FFDI-图像赛题 baseline | Kaggle
• 音视频赛题baseline：Deepfake-FFDV-图像赛题 baseline | Kaggle

任务四：尝试进阶CNN模型和前沿方法

• 目标：探索更高级的CNN模型和当前Deepfake鉴别领域的前沿技术。
• 步骤：
  1. 研究和实现更复杂的CNN架构。
  2. 了解并尝试最新的Deepfake鉴别技术。

任务五：尝试不同的数据增强方法

• 目标：通过数据增强提高模型的泛化能力。
• 步骤：
  1. 学习不同的数据增强技术。
  2. 实施数据增强并评估其对模型性能的影响。

任务六：读取音视频赛道的数据集并完成鉴别任务

• 目标：使用音视频数据集鉴别Deepfake视频。
• 步骤：
  1. 读取和理解音视频数据集。
  2. 开发模型以鉴别视频是否为Deepfake，并输出概率。

任务七：提取音频特征、视频特征与关键帧等特征

• 目标：从音视频中提取有助于鉴别的关键特征。
• 步骤：
  1. 学习音频和视频特征提取技术。
  2. 提取并分析关键帧和其他相关特征。

任务八：尝试多模态分类方法

• 目标：结合图像、音频和视频特征，使用多模态方法进行Deepfake鉴别。
• 步骤：
  1. 研究多模态学习理论和方法。
  2. 实现一个多模态分类模型，结合不同模态的特征。

任务九：分析往期Deepfake鉴别竞赛中优胜方法

• 目标： 从成功案例中提取有价值的技术和策略，以优化自己的模型和解决方案。
• 步骤：
  1. 学习优胜者使用的技术，包括但不限于深度学习模型、数据增强方法、正则化技术等。
  2. 将学到的知识和策略应用到自己的模型开发和优化过程中。