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AI 换脸与检测

7043 人参与  2024年01月03日 21:44  分类 : 大数据与人工智能  评论

AI 换脸与检测

 

1. 正确 判断 在生成对抗网络中,一个网络用于生成数据,叫作“生成器”(Generator)。另一个网络叫作“判别器”(Discriminator),任务是判断数据是真实的还是“生成器”生成的。“生成器”与“判别器”相互对抗,“生成器”努力骗过“判别器”。

 

2. 正确 判断 Wav2Lip让视频人物唇型按照给定的音频来变化,需要一段人物视频和一段目标语音,通过对抗生成技术,让人物唇型与音频完全匹配。

 

3. A 单选 ()指用某人脸部的影像,替换掉另一个目标人物的脸,目标人物的脸被覆盖了,重点在换上去的脸。

A 脸部替换

B 脸部再制

C 人脸生成

D 声音合成

 

4. A 单选 ()可修改目标人物的脸部表情,例如移动他们的嘴巴、眉毛和眼睛,目的并不是取代他们的脸部特征,而是更改他们的面部细节,使照片传达的讯息不同。

A 脸部替换

B 脸部再制

C 人脸生成

D 声音合成

 

5. ABCD 多选 AI换脸类型包括()等。

A 人脸交换

B 表情迁移

C 背景迁移

D 姿势转换


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1. 正确 判断 Google Brain研究员Ian Goodfellow在2014年发明深度学习技术,原意是利用算法从现有数据中产生更多新数据。

 

2. 正确 判断 在生成对抗网络中,一个网络用于生成数据,叫作“生成器”(Generator)。另一个网络叫作“判别器”(Discriminator),任务是判断数据是真实的还是“生成器”生成的。“生成器”与“判别器”相互对抗,“生成器”努力骗过“判别器”。

 

3. 正确 判断 Wav2Lip让视频人物唇型按照给定的音频来变化,需要一段人物视频和一段目标语音,通过对抗生成技术,让人物唇型与音频完全匹配。

 

4. 单选 ()指用某人脸部的影像,替换掉另一个目标人物的脸,目标人物的脸被覆盖了,重点在换上去的脸。

脸部替换

脸部再制

人脸生成

声音合成

 

5. B 单选 ()可修改目标人物的脸部表情,例如移动他们的嘴巴、眉毛和眼睛,目的并不是取代他们的脸部特征,而是更改他们的面部细节,使照片传达的讯息不同。

脸部替换

脸部再制

人脸生成

声音合成

 

6. C 单选 ()指创造一个全新的脸,利用新兴的GAN(生成对抗网络)深度学习技术,使用两个神经网络互相对抗,其中一个生成影像,另一个负责判断生成的影像是否够好。

脸部替换

脸部再制

人脸生成

声音合成

 

7. D 单选 ()可以创造一个人声音的模型,使用那个人的说话方式和语调念出文字。

脸部替换

脸部再制

人脸生成

声音合成

 

8. A 单选 Snapchat和FaceApp这两款软件被称为(),通过特征点选取,任意合成生成不存在的人脸,主要技术包括人脸对齐、关键点检测、无缝缝合,相当于电子带了一个人皮面具。

面部合成

人脸交换

人脸操控

表情迁移

持续监管

 

9. B 单选 Faceswap又称(),面部合成是合成一个不存在的人脸,而人脸交换就可以把任意人脸交换到想换到的人脸上。

面部合成

人脸交换

人脸操控

表情迁移

 

10. C 单选 Face2Face就是(),这项技术将目标延伸到了视频范围,只需一张照片就可以驱动一个视频。

面部合成

人脸交换

人脸操控

表情迁移

国民经济持续恢复向好

 

11. D 单选 HeadOn主要操控()。

面部合成

人脸交换

人脸操控

头部姿态

 

12. A 单选 ()提出,网络音视频信息服务提供者和网络音视频信息服务使用者不得利用基于深度学习、虚拟现实等的新技术新应用制作、发布、传播虚假新闻信息。

《网络音视频信息服务管理规定》

《中华人民共和国网络安全法》

《具有舆论属性或社会动员能力的互联网信息服务安全评估规定》

《计算机信息网络国际联网安全保护管理办法》

 

13. ABCD 多选 AI换脸类型包括()等。

人脸交换

表情迁移

背景迁移

姿势转换

 

14. ABC 多选 AI换脸技术包括()等。

面部合成

人脸交换

人脸操控

表情迁移

 

15. ABCD 多选 针对脸部操作,Deepfake有()等类型。

脸部替换

脸部再制

人脸生成

声音合成

 

16. ABC 多选 深伪取证技术包括()等。

图像像素层统计取证

三维场景层建模取证

语义层多线索关联取证

语义层单线索取证




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