這個假影片不夠真──只有AI能打敗AI
Facebook收羅了10萬部Deepfake變造影片，並舉辦識別競賽，讓AI來對抗AI。
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GAN
用更少的資訊產生更好的影像──DeepFovea
Facebook的研究團隊在注視點渲染技術的基礎上，開發出新的GAN模型──DeepFovea，能以極少的資訊（約原圖10%的像素）重建缺失的影像細節。有望用於VR，提升使用者體驗。
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GAN以外的選擇：對抗強健模型在電腦視覺的應用
在深度學習中，對抗強健（adversarial robustness）一直是神經網路研究中的一個熱門主題，代表的是機器學習模型面對帶有雜訊的資料而不誤判的能力。2019年，麻省理工學院的Logan Engstrom博士等人所開發的新訓練方法，不僅朝著對抗強健的目標前進，更可直接廣泛套用於影像生成、影像轉譯等各種不同的電腦視覺領域。
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由2D到3D：全像式圖片生成網路HoloGAN
電腦視覺或圖形處理與自動駕駛、無人機、機器人等領域的發展息息相關，尤其如何以二維圖像拼湊出三維物件。英國巴斯大學所開發的HoloGAN，改善過往其他GAN模型的缺陷，能更逼真地合成同一物件但不同視角的圖像。
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人工智慧能創造偉大的藝術嗎？(2/2)
自動化程式已繪製許多才氣不亞於人類藝術家的作品，難道藝術家該考慮放下畫筆、投身其他領域了？(續前文)
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人工智慧能創造偉大的藝術嗎？(1/2)
自動化程式已繪製許多才氣不亞於人類藝術家的作品，難道藝術家該考慮放下畫筆、投身其他領域了？
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新聞、謊言、假影片(4/4)
人工智慧讓每一個人都能輕易篡改影音，最大的威脅將是我們不再相信任何事。(續前文)
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新聞、謊言、假影片(3/4)
人工智慧讓每一個人都能輕易篡改影音，最大的威脅將是我們不再相信任何事。(續前文)
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新聞、謊言、假影片(2/4)
人工智慧讓每一個人都能輕易篡改影音，最大的威脅將是我們不再相信任何事。(續前文)
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新聞、謊言、假影片(1/4)
人工智慧讓每一個人都能輕易篡改影音，最大的威脅將是我們不再相信任何事。
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超逼真！AI自動影片生成
圖形處理器大廠NVIDIA透過對抗式生成網絡（GAN）建立的新影像合成技術，只要提供簡單的圖像線條或草圖框架，電腦便可自動生成猶如真實世界般的3D場景！
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機器如何聽懂我們說的話？
你有使用過手機的語音助理服務嗎？只要輕鬆的動動嘴巴，就能讓手機言聽計從，這背後牽涉到許多語音處理和自然語言處理的技術。讓李宏毅教授，為我們說明如何才能讓機器聽懂人說話，一探背後工程的奧秘之處。
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眼見不為憑：假新聞攻防戰
假新聞、假消息氾濫的時代來襲，有心人士杜撰的不再只是充滿陰謀論的文字與情節，或是那些容易被看破的粗糙修圖，現在已能借AI之力偽造出以假亂真的影片了。這關乎的不再只是大眾的媒體識讀能力，而是我們人類是否有能力看穿偽造影片背後的真相呢？
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