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• 大型语言模型 (LLM) 是内容创作的一大亮点。在我们的艺术家手中，它可以以令人难以置信的速度进行创造性创作和处理纹理、模型、动画、灯光、脚本、画外音等。甚至动作捕捉和口型同步都可以实时“现场”完成。从不到一分钟的预录音频中就可以捕捉到近乎完美的名人配音模仿。这让我们的游戏内容实施和迭代速度大大提高，结果也更加广泛和稳健。
伊斯兰堡宣言呼吁团结起来通过教育赋予女孩权力
资金流入增加 过去 20 年，巴基斯坦移民工人寄回国内的汇款一直是该国摇摇欲坠的经济的救星。由于出口收入增长极其缓慢（且往往多年停滞不前），外国资本和投资流入日益枯竭，历届政府都依靠汇款推动进口型消费，以促进增长。因此，即使海外巴基斯坦人寄回国内的现金增加一点点，也是一件值得庆祝的事情。事实证明，本财年是汇款异常丰收的一年，今年上半年（截至 12 月）的汇款流入量从一年前的 134 亿美元飙升三分之一，达到创纪录的 178 亿美元。这让人们希望，该国今年将能够实现 350 亿美元的汇款流入目标，远远超过出口收入。难怪总理利用这个机会“祝贺”国家并夸耀其政府在稳定经济方面取得的成功，同时强调海外巴基斯坦人对国家发展的承诺。
轻量级且可解释的 Deepfakes 检测框架
摘要 — 近期所谓的深度伪造的现实创作和传播对社会生活、公民休息和法律构成了严重威胁。名人诽谤、选举操纵和深度伪造作为法庭证据只是深度伪造的一些潜在后果。基于 PyTorch 或 TensorFlow 等现代框架、FaceApp 和 REFACE 等视频处理应用程序以及经济的计算基础设施的开源训练模型的可用性简化了深度伪造的创作。大多数现有检测器专注于检测换脸、口型同步或木偶大师深度伪造，但几乎没有探索用于检测所有三种类型深度伪造的统一框架。本文提出了一个统一的框架，利用混合面部标志和我们新颖的心率特征的融合功能来检测所有类型的深度伪造。我们提出了新颖的心率特征，并将它们与面部标志特征融合，以更好地提取假视频的面部伪影和原始视频中的自然变化。我们利用这些特征训练了一个轻量级的 XGBoost，以对 deepfake 和真实视频进行分类。我们在包含所有类型 deepfake 的世界领袖数据集 (WLDR) 上评估了我们框架的性能。实验结果表明，与比较 deepfake 检测方法相比，所提出的框架具有更优异的检测性能。将我们的框架与深度学习模型候选模型 LSTM-FCN 进行性能比较，结果表明，所提出的模型取得了类似的结果，但它更具可解释性。索引术语 —Deepfakes、多媒体取证、随机森林集成、树提升、XGBoost、Faceswap、Lip sync、Puppet Master。