detectify

抽象的

不斷增長的計算能力使深度學習算法如此強大，以至於創建一個無法區分的人類合成視頻，通常稱為“深色假貨”變得非常簡單。這種現實的面孔交換深層假貨的場景被用來造成政治困擾，假恐怖主義事件，勒索人很容易設想。在這項工作中，我們描述了一種新的基於深度學習的方法，該方法可以有效地將AI生成的假視頻與真實視頻區分開。我們的方法能夠自動檢測替代和重演深色偽造。我們的系統使用RES-NEXT卷積神經網絡來提取框架級別的功能和這些功能，並進一步用於訓練基於長期的記憶（LSTM）的複發性神經網絡（RNN），以對視頻進行分類是否受到任何類型的操縱，即該視頻是深虛假還是真實的視頻。為了模擬實時場景並使模型在實時數據上的表現更好，我們通過混合各種可用的數據集（如面部 - 纖維增強++，DeepFake檢測挑戰和Celeb-df）來評估大量平衡和混合數據集的方法。

如何運行

1. 打開終端或命令提示符從您要設置項目的位置。
2. 現在運行以下命令，

git克隆https://github.com/subhansahebshaik/detectify.git

它僅在系統中安裝在系統中時起作用，否則從github手動下載zip文件並將其提取到所需的位置。

3. 在根文件夾中創建一個“模型”，“ uploaded_videos”和“ uploaded_images”目錄。

4. 現在從G-Drive下載模型，然後將它們複製到模型文件夾之前創建的https://drive.google.com/drive/folders/1ux8jxuxyejhllz38tcgowgsz6xfsldj-?usp = sharing

5. 現在運行，

創建虛擬環境是可選的，但建議

Python -M Venv Venv Venv 腳本激活

以下命令將安裝所有必需庫

pip install -r要求.txt

6. 現在運行服務器，

python manage.py runserver

7. 現在，本地服務器已準備就緒。打開任何瀏覽器並訪問http://127.0.0.1:8000/

特別感謝

我要特別感謝Abhijitjadhav1998/deepfake_detection_uside_deecte_deep_learning存儲庫，以提供此項目的寶貴見解和靈感。該存儲庫中提出的代碼和想法是開發我們基於深度學習的方法來檢測AI生成的假視頻的基礎和指南。

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