OpenAI新推出的Sora视频生成平台基于Sora 2模型，能制作高仿真视频，包括伪造马丁・路德・金等名人影像，以及使用海绵宝宝等版权角色，生成令人震惊或有害内容。用户对生成视频有一定认知。
YouTube推出AI肖像识别工具，帮助创作者检测并举报未经授权的深度伪造视频。创作者验证身份后，可在YouTube工作室查看标记视频，并请求删除疑似AI生成内容。首批用户已收到通知，功能将逐步推广。
OpenAI正为视频生成工具Sora新增控制功能，以应对深度伪造滥用争议。用户将能自主管理数字形象的使用范围，例如屏蔽政治内容或禁用特定词汇描述其形象，增强对AI生成内容的控制权。
调查显示，62%的网络安全负责人称其员工在过去一年遭遇AI驱动的攻击，主要包括提示注入和深度伪造音频或视频。其中，44%的企业报告了深度伪造音频电话攻击，6%的事件造成业务中断、财务或知识产权损失。
一款免费的 AI 换脸工具，支持照片和视频的深度伪造。
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MTUCI
AASIST3是基于AASIST架构的增强版本，专门用于语音深度伪造检测。该模型融入了Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)，结合自监督学习特征和额外正则化技术，能有效提升语音深度伪造检测的性能和鲁棒性。
agasta
基于视觉变换器的二分类模型，专用于检测深度伪造图像，准确率达99.2%
Zeyadd-Mostaffa
基于wav2vec2-base微调的深度伪造音频检测模型，准确率达99.66%
ashish-001
使用微调Vision Transformer（ViT）检测深度伪造图像的二分类模型
shylhy
基于MCG-NJU/videomae-large模型在深度伪造检测挑战赛数据集上微调的版本，用于视频深度伪造检测。
sparklexfantasy
这是一个专注于图像文本到文本处理的多模态伪造表征学习模型，用于检测扩散生成的视频内容，通过多模态特征学习识别深度伪造内容。
byh711
FLODA是一款先进的深度伪造检测模型，整合图像描述生成和真实性评估功能，采用视觉问答任务形式实现高精度检测。
Bisher
基于facebook/wav2vec2-base微调的深度伪造音频检测模型，用于识别合成或篡改的语音内容
aimagelab
一种用于检测深度伪造图像的视觉变换器模型，通过对比学习和全局-局部相似性分析实现高精度伪造检测。
Gustking
基于wav2vec2架构的音频分类模型，针对深度伪造音频检测任务进行微调，在性别识别和伪造音频检测方面表现优异。
Heem2
基于facebook/wav2vec2-base微调的深度伪造音频检测模型，在评估集上准确率达95.45%
Hemgg
基于facebook/wav2vec2-base微调的深度伪造音频检测模型，在多民族英语数据集上训练，能够有效识别伪造音频，评估准确率达到95.45%。
Hemg
基于facebook/wav2vec2-base微调的深度伪造音频识别模型，在评估集上准确率达95.45%
prithivMLmods
基于SigLIP2视觉-语言编码器微调的深度伪造图像检测模型，用于二分类真实与合成图像
abhishtagatya
基于微软WavLM-base微调的深度伪造音频检测模型，在ASVspoof 2019数据集上表现优异，准确率达99.79%
基于HuBERT架构的音频分类模型，专门用于检测深度伪造音频和音频欺骗
基于facebook/wav2vec2-base-960h微调的音频分类模型，专注于深度伪造和音频欺骗检测。
Wvolf
该模型由Rudolf Enyimba训练完成，用于检测深度伪造图像，测试准确率达98.70%。
joyc360
基于HuggingPics生成的图像分类模型，用于区分深度伪造图片和真实图片
HyperMoon
基于facebook/wav2vec2-base-960h在asvspoof2019数据集上微调的语音深度伪造检测模型
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