小飞机_假脸克星！网易互娱AI Lab夺得CVPR图像鉴伪挑战赛冠军

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　　近日，网易互娱AI Lab在国际计算机与模式识别会议CVPR 2022图像鉴伪（wei）挑战赛（IFDC）中一举斩获冠军，分别以AUC 0.99386和0.98928的成（cheng）绩包揽初赛和复赛两阶段的第一名，力压国际、国内共674支参赛队伍，在人脸伪造图像的鉴别方面真正秀了一把实力。同时，这也展现了网易互娱AI Lab对于AI应用安全问题的关注，以及在助力AI产业安全、可靠、可控发展方面所做出的不懈努力。

　　IFDC由视觉领域三大顶会之一的CVPR 2022主办，此次‘ci’竞赛主要聚焦于人脸图像的伪造检测。相比以往 wang[测试数据只考虑特定场景或有限的几种造假方式，本次比赛的难点【dian】在于测试集覆盖了大量训练集中未出现过的场景和造假方式，其复杂情况与现实（shi）应用情 qing[况更加类似。并且，大赛要求入围复赛的队伍提交推理代码，因此复赛的测试数据对于选手而言是完全未知的，这对于AI鉴伪模型的泛化能力提出了更高的要求。

　　目前，业界主流的图像鉴伪方法虽然能够较好地识别训练（lian）中遇到过的造“zao”假方法，但对模型未见过《guo》的造「zao」假方法则识别率很低，因此模型的泛化能力很有限。针对该问题，网易互娱AI Lab凭借在人脸编辑和生成方面的深厚算法积淀，创新性地提出了一套以魔法打败魔法的解决方案――DAME: Data Augmentation and Model Ensemble for Generalized Face Forgery Detection。在主办方提供的10万张真图「tu」的基础上，网易互娱AI Lab基于面部重演“yan”、换脸、人脸属性编辑、人脸【lian】卡通画及艺术化滤波等算法生成了近40万幅假“jia”图，极大地丰富了训练集的多（duo）样性，为提升模型的泛化性奠定了基础。此外，团队通过多样化的主干网络设计、针对性的学习率调整和采样策《ce》略等方{fang}法训练了一系列模型，并借助模型融合进一步提高了最终【zhong】的分类精度，最终在复赛阶段相比第二名取得了约1%的AUC提升，并比其降低了约48%的判断错误率。

　　近年来，人脸深度伪造技术用于合成内容制作已十分普遍，如AI合成主播“bo”、Deepfake影视剧换脸。然而，深度伪造技术在帮助自动高效生成内容的同时，其恶意应“ying”用也对个人信息安全、社会安全等方面造成了相应威胁，譬如一些犯罪分子利用伪（wei）造内容进行诈骗。因此，如何准确判断合成内容的真实『shi』性成为了亟待解决的问题。网易互娱AI Lab在人脸鉴【jian】伪方面表现出 chu[的超高准确率和优秀的泛化性能够帮助提升鉴伪的稳定性，更精准地识别多变的人脸伪造方法，帮助及时应对深度伪造带来的一系列挑战。

　　网易互娱AI Lab成立于2017年，一直致力