CelebsV2_Faces_224

kaggle2024-06-08 更新2024-06-15 收录

DeepFake生成

人脸伪造

数据链接：

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官方服务：

资源简介：

DeepFake dataset celebs v2 images

深度伪造名人数据集v2图像

创建时间：

2024-06-08

DeepFaceGen

人脸伪造

AI生成内容

DeepFaceGen是由浙江大学构建的大型人脸伪造检测评估基准，旨在量化评估人脸伪造检测技术的有效性，并促进伪造检测技术的迭代发展。该数据集包含776,990个真实人脸图像/视频样本和773,812个人脸伪造图像/视频样本，这些伪造样本使用了34种主流人脸生成技术生成。在构建过程中，DeepFaceGen考虑了内容多样性、种族公平性和全面标签的可获取性，以确保其多功能性和便利性。该数据集主要应用

arXiv2024-06-13 更新3570

FaceForensics

人脸伪造

图像取证

FaceForensics是一个大规模视频数据集，专注于人脸伪造检测，由慕尼黑工业大学等机构创建。该数据集包含约50万张编辑过的图像，来自超过1000个视频，用于检测和分析人脸编辑技术。数据集的创建过程涉及使用先进的面部编辑方法，自动生成重演操作，并提供源视频和目标视频的配对，以及用于分割任务的像素级二进制掩码。该数据集的应用领域包括图像取证、视频操作检测和面部重演质量改进，旨在解决数字通信中的信

arXiv2018-03-25 更新970

DeeperForensics-1.0

人脸伪造

计算机视觉

该数据集是用于人脸伪造检测的最大深伪数据集之一，包含了大量具有各种现实世界干扰的视频。其中包含了100位同意参与的演员的视频，真实视频与伪造视频的比例为5:1。该数据集规模宏大，拥有60,000个视频，约1760万帧。其任务是面向人脸伪造检测。

arXiv340

OpenForensics 人脸伪造检测数据集

人脸伪造

影像分割

OpenForensics 数据集是一个为了多面伪造检测和分割任务而设计的大型挑战性数据集，由日本国立信息学研究所、日本综合研究大学院大学 (SOKENDAI) 和东京大学的研究人员于 2021 年发布，相关论文成果为「OpenForensics: Large-Scale Challenging Dataset For Multi-Face Forgery Detection And Segmen

超神经2024-09-12 更新1340

ForgeryNet 人脸伪造数据集

人脸伪造

深度伪造分析

ForgeryNet 数据集是一个庞大且全面的基准测试，专为深度伪造分析而构建。它包含了 290 万张图像和 221,247 个视频，涵盖了来自全球的 7 种图像层面和 8 种视频层面的伪造操作方法。这个数据集为研究者提供了丰富的资源，以支持图像和视频层面的四种任务：图像伪造分类、空间伪造定位、视频伪造分类和时间伪造定位。这些任务包括了从二分类到多分类的图像伪造识别，以及对伪造区域的空间和时间定位

超神经2024-09-05 更新860

CelebsV2_Faces_224

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