MMGANGuard: A Robust Approach for Detecting Fake Images Generated by GANs Using Multi-Model Techniques
Recent advances in Generative Adversarial Networks (GANs) have produced synthetic images with high visual fidelity, making them nearly indistinguishable from human-created images. These synthetic images referred to as deepfakes, have become a major source of misinformation due to social media. Techn...
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| Veröffentlicht in: | IEEE access Jg. 12; S. 104153 - 104164 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Piscataway
IEEE
2024
The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE) |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 2169-3536, 2169-3536 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
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