flyingby/Awesome-Deepfake-Generation-and-Detection

해결하는 문제

딥페이크에 관한 연구는 수많은 논문, 학회, 기술 전반에 흩어져 있습니다. 이 프로젝트는 얼굴 조작 및 탐지와 관련된 가장 중요한 연구들을 한곳에 모아 정리합니다. 연구자와 실무자들이 얼굴 교체, 얼굴 재연, 말하는 얼굴 생성, 얼굴 속성 편집, 위조 탐지에 관한 발표된 방법론을 빠르게 찾을 수 있도록 도우며, 헤드 스와핑, 얼굴 초해상도, 메이크업 전송과 같은 관련 분야도 포함합니다.

작동 방식

이 저장소는 구조화된 최신 학술 논문 목록입니다. 각 논문은 연도, 발표 학회, 카테고리(GANs, diffusion, VAEs 등), 논문 링크, 그리고 가능한 경우 코드 링크와 함께 나열됩니다. 콘텐츠는 5가지 핵심 작업에 대한 주요 섹션과 관련 연구 분야 섹션으로 그룹화되어 있습니다. 관리자들은 이러한 방법론을 요약한 포괄적인 서베이 논문(ACM Computing Surveys 2026에 게재)을 안내하며, 누락된 연구가 있을 경우 pull requests를 통한 기여를 환영합니다.

대상 독자

딥페이크 생성 또는 탐지 분야의 연구자, 학생, 엔지니어. 얼굴 조작 기술의 현황에 대한 구조화된 개요를 원하는 사람, 특히 학술 문헌에 관심이 있거나 탐지 시스템을 구축 또는 평가하려는 사람들에게 유용합니다.

주요 특징

• 얼굴 교체, 재연, 말하는 얼굴 생성, 속성 편집, 위조 탐지를 아우르는 광범위한 서베이를 포함합니다.
• 가장 대표적인 연구들에 대한 상세한 결과를 제공하여 독자들이 접근 방식을 비교할 수 있도록 돕습니다.
• 헤드 스와핑, 얼굴 초해상도, 얼굴 재구성, 얼굴 인페인팅, 신체 애니메이션, 인물 스타일 전송, 메이크업 전송, 적대적 샘플 탐지 등 많은 관련 영역을 포함합니다.
• 주요 학회(CVPR, ICCV, NeurIPS, ECCV 등)의 논문을 나열하고 가능한 경우 코드에 대한 직접 링크를 제공하여 심층적인 연구를 용이하게 합니다.