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基于帧内帧间特征差异化的深度伪造视频检测技术：原理、应用与展望
一、引言
1.1研究背景与意义
随着深度学习技术的迅猛发展，深度伪造视频技术应运而生，并在近年来取得了显著的进展。深度伪造（Deepfake），是“深度学习”（DeepLearning）与“伪造”（Fake）的结合，它利用人工智能的深度学习算法进行自动化的数据处理，实现图片、音频及视频的智能模拟和伪造，其核心技术是生成对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）。通过这些技术，深度伪造视频能够将一个人的面部特征或声音替换为另一个人的，从而制造出看似真实的视频内容。
深度伪造视频技术最初在娱乐领域崭露头角，例如在电影制作
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