蚂蚁数科与斯坦福大学开源深度伪造数据集，推动 AI 安全技术全球发展
在加拿大蒙特利尔举办的国际人工智能联合会议（IJCAI）期间，两大深度伪造数据集正式向公众开放。蚂蚁数科贡献了名为DDL-Datasets的数据集，该数据集包含180万张训练图片，专注于人脸伪造、视频篡改及声音克隆等高风险场景，涵盖了超过80种不同的伪造手段。
与此同时，斯坦福大学、谷歌与加州大学伯克利分校联合发布的DeepAction数据集也为研究者们带来了新的福音。该数据集包含2600段由7款大模型生成的人类动作视频，以及与之对应的真实镜头，内容涵盖行走、奔跑、烹饪等日常活动。（ITBEAR）
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