Uma abordagem a deepfake via algoritmos de aprendizagem profunda

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dc.contributor.advisorDoutor Carlos Alexandre Silva
dc.contributor.authorRodrigues, Gustavo dos Santos
dc.date.accessioned2023-09-20T20:01:16Z
dc.date.available2023-09-20T20:01:16Z
dc.date.issued2023-08-06
dc.description.abstractCom o rápido avanço da inteligência artificial, ações de criação e manipulação de imagens e vídeos tem se tornado cada vez mais comum e acessível às pessoas. Como consequência, as deepfakes tem sido bastante utilizadas à serviço da desinformação e à disseminação de fake news. Considerando as deepfakes como um marco nessa nova era da informação, este artigo visa contribuir com o fomento da compreensão desta técnica de inteligência artificial, mais especificamente analisando três importantes algoritmos de aprendizagem profunda para a geração de deepfakes. Os resultados mostram que o Deepfacelab despende quase o dobro do tempo de processamento em relação ao FaceSwap e ao First Order Motion, porém apresenta uma melhor qualidade dos resultados gerados.
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14387/1321
dc.language.isoPortuguês
dc.publisher.campiSabará
dc.publisher.countryBrasil
dc.publisher.institutionInstituto Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso restrito
dc.subject.keywordDeepfake
dc.subject.keywordMachine Learning
dc.subject.keywordProcessamento de imagem
dc.titleUma abordagem a deepfake via algoritmos de aprendizagem profunda
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso
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