Le jeu de données RealTimeFaceSwap-10k, dédié à la détection des deepfakes lors des appels vidéo, est conçu pour détecter les vidéos truquées dans les contextes de visioconférence. Ce jeu de données comprend divers scénarios d'application et types de données, et vise à fournir un support de données fondamental pour la détection de la falsification vidéo. Composition de l'ensemble de données:

• Il contient 1 636 clips vidéo ciblés, tous des vidéos YouTube sous licence Creative Commons.
• 2 000 photos sources ont été utilisées pour l'échange de visages.
• 9 772 vidéos deepfake générées à l'aide de modèles d'échange de visages. Champs de données:
• Les informations relatives aux fichiers vidéo comprennent l'identifiant de la vidéo, les heures de début et de fin, le nom du fichier, sa taille et ses balises.
• Les informations relatives au fichier photo comprennent le nom du fichier, les étiquettes et le lien vers la source.
• Les informations relatives à la vidéo deepfake générée comprennent le nom du fichier vidéo cible, le nom du fichier photo source, le nom du modèle générateur et des caractéristiques supplémentaires.