研究者发布DDL大规模深度伪造检测数据集
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研究者发布DDL大规模深度伪造检测数据集
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AI 综述
研究者 Changtao Miao 等人发布大规模深度伪造检测与定位数据集 DDL，包含 140 万+伪造样本，覆盖 80 种 Deepfake 方法。 该数据集涵盖 7 种生成架构、7 种经典与 3 种新型伪造模式、3 种场景与 3 种模态，并提供 118 万+精确空间掩码和 23 万+精确时间片段标注，用于复杂真实场景下的检测、定位与可解释性研究。
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最新进展10月9日 12:00
DDL：面向多样化真实场景的大规模 Deepfake 检测与定位数据集报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv cs.CVDDL：面向多样化真实场景的大规模 Deepfake 检测与定位数据集
研究者构建了大规模 Deepfake 检测与定位数据集 DDL，包含 140 万+伪造样本、覆盖 80 种 Deepfake 方法。该数据集涵盖 7 种生成架构、7 种经典与 3 种新型伪造模式、3 种场景与 3 种模态，并提供 118 万+精确空间掩码和 23 万+精确时间片段标注，为复杂真实场景下的检测、定位与可解释性研究提供基准。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。