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曾被視為揭穿深偽技術的有效方法「心跳檢測」。然而，最新研究顯示，現代高精度的深偽技術甚至能重現如人類心跳般的微細生理信號。
本次將清晰介紹技術背景及未來檢測方法的方向。
視覺的真實感帶來的“心跳”
近年來的深偽技術不僅能再現外觀的真實感，甚至能模仿生理特徵。特別值得注意的是「心跳的可視化」。利用分析皮膚微妙色變的rPPG（遠程光電容積脈波法）檢測方法，曾經只要檢測到心跳就被視為「真實」。
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然而，最新研究指出，利用深度學習生成的影片可能“偶然”繼承了原影片中的微妙血流模式，甚至能重現假心跳。
誤檢的風險與技術者的挑戰
在洪堡大學的研究中，從約10秒的面部影片中提取心跳的檢測模型，在偽影片中也能檢測到“心跳”，導致誤認為真實影片的情況頻繁發生。因此，傳統的「有心跳＝真實」的前提已不再成立。
影片生成過程中，面部的微妙色調和動作殘留，這些看起來像是“心跳”的原因。研究者們目前正轉向分析面部局部血流的模式和時間變化，指出需要結合多種檢測技術，而非依賴單一指標。
AI技術進步帶來的警示
這項研究對我們創作者來說也具有重要意義。因為它促使我們重新思考“真實”是什麼。
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在作品創作中融入AI的同時，如何維護信任和原創性。此外，以深偽技術為主題的作品創作也可能成為引發社會討論的手段。
