كاشفات Deepfake تتبع أرضا جديدة: نماذج الانتشار الكمومي وGANs

الرأي  

في الآونة الأخيرة ، بدأت مجتمع أبحاث كشف Deepfake ، الذي كان مشغولا تقريبا بشكل حصري منذ أواخر عام 2017 بإطار العمل القائم على الترميز التلقائي الذي ظهر في ذلك الوقت بذهول عام (واستياء) ، في أخذ اهتمام تحقيقي بأطر moins راكدة ، بما في ذلك نماذج الانتشار الكمومي مثل DALL-E 2 و Stable Diffusion ، بالإضافة إلى الإخراج من الشبكات التوليدية المتعادية (GANs) . على سبيل المثال ، في يونيو ، نشر جامعة كاليفورنيا بيركلي نتائج بحثها حول تطوير كاشف للإخراج من DALL-E 2 السائد في ذلك الوقت .

صور متحركة

يبدو أن ما ي驱ّي هذا الاهتمام المتزايد هو القفزة التطورية الفجائية في القدرة ومدى توافر نماذج الانتشار الكمومي في عام 2022 ، مع الإصدار المصدق عليه وذو الوصول المحدود ل DALL-E 2 في الربيع ، تلاه في أواخر الصيف الإصدار المذهل لإصدار مفتوح المصدر من Stable Diffusion بواسطة stability.ai .

Blade Runner

يُشير أحدث ورقتين متعلقتين على التوالي بكشف Deepfake القائم على الانتشار الكمومي وGAN إلى DE-FAKE: كشف وتحديد الصور المزيفة التي تم إنشاؤها بواسطة نماذج الانتشار الكمومي من النص إلى الصورة ، وهي تعاون بين مركز CISPA Helmholtz للأمن المعلوماتي وSalesforce ؛ و BLADERUNNER: علاج سريع للوجوه المزيفة التي تم إنشاؤها بواسطة StyleGAN ، من آدم دوريان وونغ في مختبر لينكولن التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا .

DE-FAKE

يهدف إطار DE-FAKE ليس فقط إلى تحقيق “الكشف العالمي” للصور التي تم إنتاجها بواسطة نماذج الانتشار الكمومي من النص إلى الصورة ، ولكن أيضًا إلى تقديم طريقة لتحديد أي نموذج انتشار كمومي (LD) أنتج الصورة .