浙江大学 发布 DeepFaceGen 数据集, 应用在 人脸伪造检测、评估基准 领域

浙江大学 本次发布的数据集 DeepFaceGen, DeepFaceGen是由浙江大学开发的一个大规模人脸伪造检测评估基准。该数据集包含463,583张真实人脸图像和313,407个真实视频，以及350,264张伪造图像和423,548个伪造视频，这些伪造样本使用了34种主流的人脸生成技术。在构建过程中，DeepFaceGen考虑了内容多样性、种族公平性和全面的标签可用性，确保了其多功能性和便利性。该数据集主要用于评估和分析现有面部伪造检测技术，旨在推动面部伪造检测技术的发展，解决由AI生成内容技术引发的真实性验证难题。

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