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近年来，随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度伪造（Deepfake）技术的出现，引发了社会各界的广泛关注与讨论。Deepfake技术通过深度学习算法，将个人的声音、面部表情及身体动作拼接合成虚假内容，其效果可以达到以假乱真的程度，被形象地称为“音视频领域的PS技术”。然而，这一技术在带来娱乐、

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，特别是深度伪造（Deepfake）技术的出现，引发了社会各界的广泛关注与讨论。Deepfake技术通过深度学习算法，将个人的声音、面部表情及身体动作拼接合成虚假内容，其效果可以达到以假乱真的程度，被形象地称为“音视频领域的PS技术”。然而，这一技术在带来娱乐

                近日有学习多模态技术的需求，碰巧撞上Datawhale的夏令营，初看要求颇高，既要打卡还要分享，心中顿起燥心，转念一想，其实不失为一次磨练机会，为提高自己逃课摆烂的成本，邃开始撰写自己第一篇公开的学习笔记，若多日后看见虎头蛇尾的学习笔记，想必羞愧难当。

数天未见，进步如何？距第一篇笔记发布已过多日，在笔记中立下的flag推动下再次打开CSDN创作中心来记录学习进展。首先让我来对竞赛项目和datawhale提供的baseline做一个简单的梳理：balseline网址：https://www.kaggle.com/code/littlejian/deepfake-ffdv-baseline项目要求：判断一

DeepfakeDeepfake是一种使用人工智能技术生成的伪造媒体，特别是视频和音频深度伪造技术（Deepfake）主要可以分为以下几个研究方向：面部交换：专注于在两个人的图像之间执行身份交换。面部重演：强调转移源运动和姿态。说话面部生成：专注于在角色生成中实现口型与文本内容的自然匹配。

论文讲解请看：https://blog.csdn.net/JustWantToLearn/article/details/138758033代码链接：https://github.com/megvii-research/CADDM在这里，我们简要描述算法流程，着重分析模型搭建细节，以及为什么要这样搭建。part1：数据集准备，请看链接https://blog.csdn.net/JustWantToLe