识别神经网络创建的内容（深度造假检测）——

识别神经网络创建的内容（深度造假检测）——1.AIorNot(https://www.aiornot.com/)-识别图片、视频或语音记录；2.ContentatScale(https://contentatscale.ai/ai-image-detector/?fpr=ddiy&fp_sid=aiiamgedetect)-识别人工智能生成的图像；3.Illuminarty(https://illuminarty.ai/en/)-通过对比分析识别图片或文本；4.V7DeepfakeDetector(https://www.v7labs.com/news/v7-releases-deep-fake-detector-for-chrome)-检测赝品。可申请试用版；5.AITextClassifier(https://platform.openai.com/ai-text-classifier)-检测由ChatGPT模型编写的文本；6.GPTZero(https://gptzero.me/)-可检测任何热门AI模型编写的文本；7.AIContentDetector(https://crossplag.com/ai-content-detector/)-就是它的名字所描述的意思，是的用来检测文本。#AI#tools（跟随或搜索该标签可在本站找到更多神经网络工具）

ChatGPT是一种基于人工智能的聊天机器人技术，它利用自然语言处理（NLP）和语义模型，以及基于机器学习的深度神经网络（DNN

ChatGPT是一种基于人工智能的聊天机器人技术，它利用自然语言处理（NLP）和语义模型，以及基于机器学习的深度神经网络（DNN）来实现对话管理。使用ChatGPT，用户可以与聊天机器人进行自然语言交流，解决问题或满足需求。该程序采用NUXT3+Laravel9后端开发，实现了无刷新加载，并采用了redis驱动。本来，以上文章就已经很专业了，没有修改的必要。https://gocodehub.com/3111.html

DeepMind 发布了伊萨奇（Ithaca）深度神经网络，可用于文本修复、分析古希腊铭文所处的地理位置与年代。其名称来源于《荷

DeepMind了伊萨奇（Ithaca）深度神经网络，可用于文本修复、分析古希腊铭文所处的地理位置与年代。其名称来源于《荷马史诗》中的希腊岛屿。伊萨奇恢复受损文本的准确率达到了62%，识别其原始位置的准确率达到了71%，并且可以将文本的日期确定在其真实日期范围的30年内。历史学家已经使用该工具重新评估了希腊历史上的重要时期。DeepMind提供了伊萨奇的（免费），还了代码与预训练模型。DeepMind目前正在研究在其他古代语言上训练伊萨奇。用户目前已经可以在目前的架构中使用自己的数据集来研究其他古代书写系统，如阿卡德文、古埃及世俗体文字、希伯来文与玛雅文。

今天和几位朋友讨论了关于深度造假的问题。讨论结果有可能在未来写成文章。

今天和几位朋友讨论了关于深度造假的问题。讨论结果有可能在未来写成文章。下面将介绍几个**极为简单的深度造假工具**，以及资源，也就是说，所有人都可以使用的工具，最后一个是验证造假的平台。请注意，这些工具的使用有非常高的道德标准！如果任何人想用它们做坏事、操纵事实和诋毁无辜的人，肯定有人会找到你，后果自负。1、Faceswap--这是最热门的造假工具，因为非常容易操作，被誉为"适用于所有人的Deepfakes软件"。https://github.com/deepfakes/faceswap2、Faceswap2--这是增强版，https://github.com/joshua-wu/deepfakes_faceswap3、DeepFaceLab--faceswap的另一个版本。https://github.com/iperov/DeepFaceLab4、DeepfakeCapsuleGAN--使用CapsuleGAN生成深度假货，https://github.com/snknitin/DeepfakeCapsuleGAN5、Largeresolutionfacemasked--如题可以制作较高分辨率的假脸，https://github.com/dfaker/df6、DeepfakesChina--中文版的。说实话深度造假技术在中国的知名度更高……https://www.deepfakescn.com/7、Easy_Deepfakes_GUI--非常简单易于操作的换脸工具，https://github.com/boehm-e/Easy_Deepfakes_GUI8、DeepfakesWeb--付费访问，工具和教程的网站，https://deepfakesweb.com/9、DeepNude--一个深度造假应用程序，可渲染穿着衣服的女性的裸照。如你所知，争议非常大，但开发者还是把它卖出去了。Open-Deepnude是一个Github项目，用于重新创建DeepNude。***注：仅出于希望研究人员可以使用该软件的意愿而列出该项目，并且将/且正在努力对该技术进行反击（有趣的是，参与该项目的很大一部分帐户似乎都属于中国用户）。https://github.com/StoneLyu/open-deepnude?source=post_page-----294c3909602----------------------10、arxiv.org--是一种机器学习模型，经过训练可以从16×16像素的微小输入图像中重建面部图像，将其放大到128×128，具有逼真的照片效果。这里是总览：https://iforcedabot.com/photo-realistic-emojis-and-emotes-with-progressive-face-super-resolution/11、TruePic--验证图片视频真实性的在线平台，https://truepic.com/再次重申：请不要做任何伤害无辜者的事！关于造假视频的验证技术，我们曾经介绍过一些，比如这里：https://www.iyouport.org/%e5%85%ac%e6%b0%91%e8%ae%b0%e8%80%85%e5%a6%82%e4%bd%95%e9%aa%8c%e8%af%81%e6%b0%91%e9%97%b4%e7%88%86%e6%96%99%e8%a7%86%e9%a2%91%e7%9a%84%e7%9c%9f%e5%ae%9e%e6%80%a7%ef%bc%9f/并且将来还会不断介绍相关知识——验证技术将致力于让大众易于掌握、易于使用。

LightNet 是一个基于流行的暗网平台的深度学习框架，旨在为计算机视觉任务创建高效、高速的卷积神经网络（CNN）。该框架经过

LightNet是一个基于流行的暗网平台的深度学习框架，旨在为计算机视觉任务创建高效、高速的卷积神经网络（CNN）。该框架经过改进和优化，可为各种深度学习挑战提供更通用、更强大的解决方案。LightNet融合了多项前沿技术和优化来提高CNN模型的性能。主要特点包括：●多任务学习除了暗网中的对象检测之外，LightNet还经过扩展以支持语义分割学习，从而可以对图像内的对象进行更准确、更详细的分割。此功能支持训练CNN模型来识别和分类图像中的各个像素，从而实现更精确的对象检测和场景理解。例如，语义分割可用于识别图像中的各个对象，例如汽车或行人，并用相应的对象类别标记图像中的每个像素。这对于各种应用都很有用，包括自动驾驶和医学图像分析。●2:4结构化稀疏性2:4结构化稀疏技术是一种减少CNN模型参数数量同时保持其性能的新颖方法。这种方法使模型更加高效并且需要更少的计算，从而缩短训练和推理时间。例如，使用2:4结构化稀疏性可以减少CNN模型的内存占用和计算要求，从而更容易部署在手机或嵌入式系统等资源受限的设备上。●通道修剪通道剪枝是一种优化技术，可以减少CNN模型中的通道数量，而不会显着影响其准确性。此方法有助于减小模型大小和计算要求，从而在保持性能的同时缩短训练和推理时间。例如，通道修剪可用于减少CNN模型中的通道数量，以便在低功耗处理器上进行实时处理，同时仍保持高精度。这对于在计算资源有限的设备上部署模型非常有用。●训练后量化（维护中）训练后量化(PTQ)是一种减少训练后CNN模型的内存占用和计算要求的技术。此功能目前正在维护中，将在未来版本中提供。●量化感知训练（未来支持）虽然PTQ被认为足以满足NVIDIAGPU上的LightNet，但对于不支持每通道量化的AI处理器，我们可能会考虑根据需要添加对量化感知训练(QAT)的支持。#框架

全息图技术迎来突破 - 深度学习用二维照片生成三维图像

全息图技术迎来突破-深度学习用二维照片生成三维图像研究人员提出了一种利用深度学习从二维彩色图像创建三维全息图的新方法。全息图提供了物体的三维（3D）视图，其细节程度是二维（2D）图像无法比拟的。三维物体逼真、身临其境的显示效果使全息图在医疗成像、制造和虚拟现实等各个领域都具有难以置信的价值。传统的全息技术需要记录物体的三维数据及其与光的相互作用，这一过程需要很高的计算能力，并需要使用专门的相机来捕捉三维图像。这种复杂性限制了全息图的广泛应用。近来，许多用于生成全息图的深度学习方法也被提出。它们可以直接从使用RGB-D相机捕获的三维数据中生成全息图，该相机可以捕获物体的颜色和深度信息。这种方法规避了与传统方法相关的许多计算挑战，是一种更容易生成全息图的方法。用新方法革新全息技术现在，千叶大学研究生院工程学研究科的下场友吉教授领导的研究团队提出了一种基于深度学习的新方法，它可以直接从使用普通相机捕捉的常规2D彩色图像生成3D图像，从而进一步简化全息图生成过程。千叶大学工程学研究生院的石井义之和伊藤友义也参与了这项研究，研究成果最近发表在《工程学中的光学与激光》（OpticsandLasersinEngineering）杂志上。下场教授在解释这项研究背后的原因时说："在实现全息显示的过程中存在几个问题，包括三维数据的获取、全息图的计算成本，以及如何转换全息图像以符合全息显示设备的特性。我们之所以开展这项研究，是因为我们相信深度学习近年来发展迅速，有可能解决这些问题。"三阶段深度学习过程所提出的方法采用了三个深度神经网络（DNN），将常规的二维彩色图像转换成可用于将三维场景或物体显示为全息图的数据。第一个DNN使用普通相机拍摄的彩色图像作为输入，然后预测相关的深度图，提供有关图像三维结构的信息。然后，第二个DNN利用第一个DNN创建的原始RGB图像和深度图生成全息图。最后，第三个DNN会完善第二个DNN生成的全息图，使其适合在不同设备上显示。研究人员发现，所提出的方法处理数据和生成全息图所需的时间优于最先进的图形处理单元。"我们的方法另一个值得注意的优点是，最终全息图的再现图像可以代表自然的三维再现图像。此外，由于在全息图生成过程中不使用深度信息，因此这种方法成本低廉，而且在训练后不需要RGB-D摄像机等三维成像设备，"下场教授在进一步讨论结果时补充道。未来应用和结论在不久的将来，这种方法可能会应用于平视显示器和头戴式显示器，以生成高保真三维显示器。同样，它还能彻底改变车载全息平视显示器的生成，使其能够以三维方式向乘客展示有关人员、道路和标志的必要信息。因此，所提出的方法有望为促进无处不在的全息技术的发展铺平道路。为研究团队取得的这一杰出成就点赞！...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1391389.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1391389.htm