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《不安感第三季》详情
影片名称：不安感第三季
影片别名：
影片拼音：buangandisanji
上映时间：2018
国家地区：美国
影片语言：英语
影片类型：美国
影片导演：
影片主演：依冯娜·奥吉,伊萨·雷,娜塔莎·罗斯韦尔,阿曼达·锡莱斯
资源类别：
资源更新：已完结
总播放数：142 次
入库时间：2022
豆瓣评分：4670
剧情介绍：
新论文 看看这张照片，你认为这是一张真正的脸照片吗？ 事实上，这是一个合成脸的摄影名称“这个人不存在”。 this-person-does-not-exist.com。 “我们对AI合成面的感觉的评估”表示合成引擎已经通过了“恐怖谷”。这可以创造难以区分真实面的人面。 “2月14日，”PNAS国家科学院“（PNA）。 1970年，已经提出了“恐怖救生效果”，这是人类对机器人和人类非实物的假设。 “Terrorovalley Effect”将为机器人产生积极的情绪，因为机器人与人类类似。当机器人与人类类似时，人类会对他们响应，它会突然消极，即使机器人有略有差异，它看起来很明显，所以整个机器人我正在考虑非常艰难和可怕。在合成脸的照相情景中，“恐怖腰带”效果是由合成人眼的情绪引起的焦虑。
随着机器人与人类之间的相似性继续上升，人类对情绪反应的响应被返回到前面，以产生人类和人类之间的同情。
许多有说服力的图像被从“恐怖分子”中拉出，并进入了深蓝建造的欺骗性世界。加州大学伯克利大学，Honeyferrid，“AI合成脸和AI综合面和AI合成脸和实际的面孔和实际的研究，参加了实验的人才识别神经。网络触发器综合人脸和真人脸，以及这些面孔的信任程度。 本研究包括三个实验。在第一个实验中，将315名参与者分为128个表面（从800个面积）分为实际的面或合成表面。 在第二个实验中，219名新参与者培训了真正的面部和合成表面识别方法，然后将128个表面被归类为第一个实验。尽管培训，最终的准确性只有59％。 据此，研究人员决定人们是否可以发现人们可以帮助识别人造图像，并且面部提供丰富的信息来源和个人特征（可靠性等），足以施加几毫秒的隐形推理。 。否则，我想知道合成面是否能够实现相同的可靠性，但可靠性识别有助于区分真实的面和组成。 “ 第三个实验，223名参与者获得了128个表面，从相同的800个表面采集了这些面，得分为1（非常奇怪）至7（非常可靠）它是一个范围。最后，合成表面的平均得分比统计学上显着的真实表面平均分数高7.7％。 整个实验结果表明，合成面的照片无法区分真实的人，并且被认为更可靠。这样的结果也预期期望，夜莺，“我们首先认为合成面不信任。” 该发电机的脸部照片是2018年在NVIDIA开发的神经网络。 GA由两个相互竞争的神经网络组成，其中一个被称为发电机，不断生成一些东西，另一个被称为验证者，结果是真实的或首先生成。发电机在随机像素中开始练习。在标识符反馈中，它逐渐创建了一个现实的脸部。最后，鉴别者无法区分真面和假面，训练结束了。 创建现有的脸照片实际上是甘甘的副产品。原始主要目标是培养人工智能识别假和一般的面孔。NVIDIA自动识别人们的面部，并应用您需要提高性能的其他渲染图形卡。算法。但是，由于风格登上代码是开放的，所以Uber的工程师创造了一个随机的人面部发生器。 DeepFake技术的恶意应用是在美国选举中的虚假广告活动等现实中制造的。自深度天气技术的出现以来，它是深度伪造和进一步欺诈之间的“手臂竞争”。 现在，为了在这个深厚的FURF进步，人们更担心它被滥用。 南加州大学董事表示，在一位科学美国人采访中表示，另一项调查结果可能无法完全检测到那里的深刻假装。深伪造的发展。“ 两位研究人员还提出了诸如将强大的水印纳入图像和视频合成网络的措施，提供了可靠识别的有效机制。 写在纸上，可能是可以通过不可靠记录的可靠性来质疑任何图像或视频的最有害的数字世界。 “因此，我们不仅可以从角度来看，还要研究技术开发，以考虑风险是否大于利润。 主编：李乐排。 作者：刘伟
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