XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System原始视频
ASMR作为特质经验：实验证据
一种名为Deepfakes的新现象在视频操纵中构成了严重的威胁。基于AI的技术已经提供了易于使用的方法来创建极其现实的视频。在多媒体取证的一边，能够个性化这种假件变得更加重要。在这项工作中，提出了一种新的法医技术来检测假和原始视频序列；它基于使用受过训练的CNN，以通过利用光流场来区分视频序列的时间结构中可能的运动差异。获得的结果突出显示了最先进的方法，通常只诉诸单个视频帧。此外，提出的基于光流的检测方案在更现实的跨手术操作方案中还提供了卓越的鲁棒性，甚至可以与基于框架的方法相结合以提高其全球效率。
病毒猎人互动视频教育材料
•学生可以单独或小组分别处理问题。•学生应将答复输入到交互式视频中出现的答案框中。o如果学生不单独使用交互式视频（例如，您将视频投影到整个班级），则可以在“学生工作表”中写下响应。•交互式视频将在提交答案之前不会进行。您必须在答案框中至少输入一个字母才能继续。o如果某些问题不符合您的课程的背景，您可以通过输入“我跳过这个问题”来指示学生跳过这些问题。在答案框中。•如果学生在交互式视频中回答问题，将提示他们在视频结束时提交答案。，如果他们的思想发生了变化，他们将有机会审查和进一步的解释。o完成后，他们可以下载答案的报告。该报告可以保存为PDF或打印。您可以让学生提交报告的PDF或屏幕截图/照片。•原始视频没有嵌入式问题，可在病毒猎人：监测蝙蝠种群中的尼帕病毒下获得。
基于视觉的3D移动目标的非线性动力学发现
数据驱动的理事方程发现在许多科学和工程领域都引起了重大利益。现有的研究主要集中于基于系统状态的直接测量（例如轨迹）的直接测量来揭示非线性dynamics的方程。有限的努力是针对从视频中蒸馏出的，即在3D空间中移动目标的视频。为此，我们提出了一种基于视觉的方法，可以通过一组摄像机记录的原始视频自动发现3D移动目标的非线性动力学方程。该方法由三个关键块组成：（1）一个目标跟踪模块，该模块在每个视频中提取移动目标的平面像素运动动作，（2）Rodrigues的基于旋转公式的坐标转换模块，该模块重建了3D坐标，该模块与预测的参考点和（3）基于图书馆的范围相关的3D坐标，该模块是spress-Encress-Encress-nuff the Spress-Encress of gress of gress of gress of gress of gress of sprys of gress of sprys of gress nuff spression of gress of gress of。动力学。此框架能够有效地处理与介绍数据相关的挑战，例如，视频中的噪声，不精确的跟踪导致数据缺失的目标等。通过多组综合视频考虑了不同的非线性动力学，我们的方法的功效已经证明了。
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。
gen3c：3D了解世界一致的视频生成...
在许多应用程序中，我们需要生成一个序列长度比原始视频模型支持的长度更长的视频。为了实现这一目标，我们首先将长视频分为长度L的重叠块，在连续的块之间具有一个框架重叠，并以自动回归方式顺序生成每个块的框架。具体来说，对于第一个块，我们遵循Sec中描述的推理管道。主纸的4.5预测RGB视频。 然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。 要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。 具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。 我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。 我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。 然后将优化目标定义为：主纸的4.5预测RGB视频。然后，我们从第一个块预测中使用框架更新3D缓存，该预测捕获了场景的新观点，并提供了原始3D缓存中不存在的其他信息。要更新3D缓存，我们使用DAV2 [10]估算了第一个块中最后一个帧的像素深度，并通过最大程度地减少再投影误差来使该深度估计与3D缓存对齐。具体来说，我们将深度估计表示为d，并优化d的缩放率和翻译T系数。我们将点云从3D缓存渲染到d的摄像机视图处的深度图像。我们将点云从3D缓存从D的摄像机视图中从D的摄像机视图（表示为D TGT）渲染到深度图像，并且类似于主纸，呈现一个掩码m，指示每个像素是否被3D缓存覆盖。然后将优化目标定义为：