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Version vom 29. März 2021, 16:40 Uhr von FEichberger (Diskussion | Beiträge) (Generative Adversarial Networks dienen auch dazu, aus Medieninhalten sogenannte Deep Fakes zu erstellen. Ein [https://www.itwm.fraunhofer.de/de/presse-publikationen/presseinformationen/2020/2020_03_06_deep-fakes-mathematik-algorithmen.html Tool des Fraunhofer-Instituts für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM] kann solche Fälschungen/Fiktionen derzeit recht zuverlässig erkennen – so lange, bis derzeitige GAN-Architekturen gelernt haben, den Detektor zu umgehen. (Bild: Fraunhofer ITWM))
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Beschreibung

Generative Adversarial Networks dienen auch dazu, aus Medieninhalten sogenannte Deep Fakes zu erstellen. Ein Tool des Fraunhofer-Instituts für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM kann solche Fälschungen/Fiktionen derzeit recht zuverlässig erkennen – so lange, bis derzeitige GAN-Architekturen gelernt haben, den Detektor zu umgehen. (Bild: Fraunhofer ITWM)

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aktuell16:40, 29. Mär. 2021Vorschaubild der Version vom 29. März 2021, 16:40 Uhr1.200 × 715 (138 KB)FEichberger (Diskussion | Beiträge)Generative Adversarial Networks dienen auch dazu, aus Medieninhalten sogenannte Deep Fakes zu erstellen. Ein [https://www.itwm.fraunhofer.de/de/presse-publikationen/presseinformationen/2020/2020_03_06_deep-fakes-mathematik-algorithmen.html Tool des Fraunhofer-Instituts für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM] kann solche Fälschungen/Fiktionen derzeit recht zuverlässig erkennen – so lange, bis derzeitige GAN-Architekturen gelernt haben, den Detektor zu umgehen. (Bild: Fraunhofer ITWM)

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