广西卫视节目表
广西卫视节目表
广西卫视是中国广西壮族自治区唯一的省级卫视台，成立于1990年，是广西地区最受欢迎的电视媒体之一。广西卫视节目涵盖新闻、综艺、戏曲、电视剧、少儿、体育等多个领域，让广大观众在娱乐、知识、文化、体育等各方面得到满足。
新闻类节目
广西卫视新闻类节目包括“广西新闻联播”、“广西新闻直播间”、“都市时报”等。这些节目不仅关注广西本地的新闻事件，还关注国际、全国的重要新闻。广西卫视新闻内容生动、深入，报道方式丰富多样，能够让观众及时了解最新的新闻资讯。
综艺类节目
广西卫视综艺类节目包括“天天向上”、“非常静距离”、“星光大道”等。这些节目内容丰富多彩，以娱乐为主，增加观众的娱乐性和参与性。同时，广西卫视的综艺节目也注重社会责任，关注弱势群体，传递正能量。
戏曲类节目
广西卫视戏曲类节目包括“广西京剧院”、“广西曲艺大舞台”等。这些节目展现了广西地区的民间文化和艺术特色，让观众了解广西的传统文化。同时，这些节目也让广西的戏曲和曲艺文化得到了更广泛的传播和推广。
电视剧类节目
广西卫视电视剧类节目包括“琼瑶剧场”、“月光男孩”等。这些节目以情感为主题，以故事情节为线索，让观众感受到生活的温暖和情感的力量。同时，广西卫视的电视剧也注重对社会问题的关注和反映，传递正能量。
少儿类节目
广西卫视少儿类节目包括“儿童剧场”、“动物世界”等。这些节目注重启发儿童的智力和提高儿童的审美能力，同时也注重培养儿童的性格和情感。广西卫视少儿节目内容丰富多彩，能够满足不同年龄段儿童的需求。
体育类节目
广西卫视体育类节目包括“NBA直播”、“中超直播”、“世界杯直播”等。这些节目关注国内外重要的体育赛事，让广大观众享受到高质量的赛事直播。同时，广西卫视的体育节目也注重体育文化的传播和推广，让体育爱好者了解体育的精神和文化内涵。
总结归纳
广西卫视是广西地区最受欢迎的电视媒体之一，其节目涵盖新闻、综艺、戏曲、电视剧、少儿、体育等多个领域，能够让广大观众在娱乐、知识、文化、体育等各方面得到满足。广西卫视的节目内容生动、深入，以娱乐为主，增加观众的娱乐性和参与性，同时也注重社会责任，关注弱势群体，传递正能量。广西卫视的节目内容丰富多彩，能够满足不同观众的需求，是广西地区最具影响力和最受欢迎的电视台之一。
广西卫视节目表特色
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广西卫视节目表亮点
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?由(you)於(yu)生(sheng)成(cheng)模型的快(kuai)速(su)发展，高(gao)保(bao)真(zhen)度(du)的人脸圖(tu)片(pian)和(he)視(shi)頻(pin)可以非(fei)常(chang)容(rong)易(yi)地(di)生成。但(dan)是(shi)惡(e)意(yi)使(shi)用(yong)生成模型產(chan)生難(nan)辨(bian)真假(jia)的虛(xu)假人脸图片或(huo)者(zhe)视频进而(er)导致(zhi) 虚假信(xin)息(xi)傳(chuan)播(bo)的現(xian)象(xiang)也(ye)逐(zhu)漸(jian)引(yin)起(qi)了廣(guang)泛(fan)關(guan)註(zhu)，這(zhe)就(jiu)是越(yue)來(lai)越嚴(yan)重(zhong)的DeepFake問(wen)題(ti)。 解(jie)決(jue)DeepFake问题最(zui)常見(jian)的方(fang)式(shi)是学習(xi)一个二分类模型来进行(xing)真/假判(pan)別(bie)。 现有(you)基(ji)于二分类的DeepFake检测和本(ben)文(wen)提出的Seq-DeepFake的對(dui)比(bi) 但如(ru)今(jin)由于人脸编辑App的流(liu)行，我(wo)們(men)可以非常方便(bian)地对人脸图片进行多(duo)步序列DeepFake篡改。比如对一張(zhang)人脸图片，先(xian)後(hou)进行「添(tian)加(jia)眼(yan)鏡(jing)-加入(ru)笑(xiao)容-去(qu)掉(diao)胡(hu)須(xu)」的序列篡改。 为解决此(ci)类新型DeepFake问题，来自(zi)南洋理工大学的研究人员提出了检测并还原DeepFake篡改序列（Seq-DeepFake）任(ren)務(wu)。 論(lun)文鏈(lian)接(jie): https://arxiv.org/pdf/2207.02204.pdf GitHub: https://github.com/rshaojimmy/SeqDeepFake 項(xiang)目(mu)主(zhu)頁(ye): https://rshaojimmy.github.io/Projects/SeqDeepFake 相(xiang)比于现有基于二分类 (真/假) 的 DeepFake 检测，Seq-DeepFake任务将其擴(kuo)展为要(yao)求(qiu)检测不同(tong)長(chang)度和順(shun)序的篡改序列。 长度为3的篡改序列 除(chu)了篡改检测，Seq-DeepFake还可以根据检测出的篡改序列，逆序还原出原始人脸。 论文作者建立并开源了全球首个Seq-DeepFake数据集。 Seq-DeepFake 樣(yang)例(li) 对于数据集中(zhong)的一张人脸图片，我们可以通(tong)過(guo)长度1~5的不同序列进行篡改。为了更(geng)全面(mian)的研究此问题，本文考(kao)慮(lv)了兩(liang)種(zhong)不同的篡改方法(fa)，即(ji)人脸部(bu)件(jian)序列篡改（sequential facial components manipulation）[1] 和人脸屬(shu)性(xing)序列篡改 （sequential facial attributes manipulation）[2] 。 Seq-DeepFake 数据集 第(di)一排(pai)为人脸部件序列篡改 第二排为人脸属性序列篡改 人眼很(hen)难察(cha)覺(jiao)原始人脸和篡改人脸之(zhi)間(jian)的區(qu)别，而进一步检测出不同的篡改序列則(ze)难度更大。 在(zai)Seq-DeepFake数据集中，人脸部件序列篡改總(zong)共(gong)35,166张图片，包(bao)含(han)了28种不同长度的篡改序列。人脸属性序列篡改总共49,920张图片，包含了26种不同长度的篡改序列。 现有的人脸编辑算(suan)法基本基于 Generative Adversarial Network (GAN)。在GAN的隱(yin)空(kong)间中难以達(da)到完(wan)美(mei)的語(yu)義(yi)分解[3]，这會(hui)导致在编辑一种人脸部件/属性后，会间接影(ying)響(xiang)其他(ta)人脸部件/属性。比如步驟(zhou)「Eye-Nose」编辑鼻(bi)子(zi)后会导致前(qian)一步的眼睛(jing)和嘴(zui)巴(ba)部位(wei)的變(bian)動(dong)。 由此，我们可以從(cong)此空间关系(xi)中发掘(jue)出Seq-DeepFake的空间篡改痕(hen)跡(ji) （ spatial manipulation traces ）。 再(zai)者，改变篡改先后顺序，如下(xia)图（a）中鼻子和眼睛导致不同的注视方向(xiang)，和(b)中留(liu)海(hai)和微(wei)笑的先后顺序会产生不同的劉(liu)海数量(liang)，这說(shuo)明(ming)篡改顺序会进一步影响篡改所影响的空间关系。 就是说，我们可以在空间篡改痕迹的基礎(chu)上(shang)捕(bu)捉(zhuo)到序列篡改痕迹（ sequential manipulation traces ），并最終(zhong)据此检测出 DeepFake 篡改序列。 根据上述(shu)觀(guan)察，可以把(ba)Seq-DeepFake看(kan)成是一种特(te)殊(shu)的image-to-sequence problem（例如image caption），文中提出了Seq-DeepFake Transformer （SeqFakeFormer）来检测篡改序列。 Seq-DeepFake Transformer (SeqFakeFormer) SeqFakeFormer由两个关鍵(jian)部分組(zu)成：Spatial Relation Extraction 和 Sequential Relation Modeling with Spatially Enhanced Cross-attention。 在 Spatial Relation Extraction中，首先把人脸图片輸(shu)入到一个卷(juan)積(ji)神(shen)經(jing)網(wang)絡(luo)中得(de)到DeepFake篡改的空间特征(zheng)，并通过 Transformer Encoder中的 self-attention modules捕捉其空间关系得到空间篡改痕迹。 在Sequential Relation Modeling with Spatially Enhanced Cross-attention中， Transformer Decoder进一步通过空间篡改痕迹與(yu)篡改序列標(biao)簽(qian)之间的cross-attention得到序列篡改痕迹。 为了適(shi)應(ying)Seq-DeepFake篡改序列較(jiao)短(duan)的特點(dian)，我们在Transformer Decoder中进一步加入了Spatially Enhanced Cross-Attention Module来对每(mei)种人脸篡改部件/属性生成不同的空间權(quan)重图（spatial weight maps），以此和原始cross-attention map加权进而得到一个更有效(xiao)的cross-attention过程(cheng)。 實(shi)驗(yan)結(jie)果(guo)表(biao)明文中提出的 SeqFakeFormer与为二分类設(she)計(ji)的DeepFake检测方法相比，能(neng)更準(zhun)確(que)地检测DeepFake序列篡改。 一旦(dan)得到篡改序列后，該(gai)任务还可以逆序还原出原始人脸。可以观察到还原出的人脸非常接近(jin)于原始人脸。如果序列的先后顺序錯(cuo)誤(wu)，即使序列中各(ge)元素(su)都(dou)已(yi)检测正(zheng)确，原始人脸的还原仍(reng)会大概(gai)率(lv)失(shi)敗(bai)。这进一步说明了正确检测人脸篡改序列的重要性。 基于正确和错误篡改序列得到的人脸还原结果 这项工作主要有三(san)点貢(gong)獻(xian)： 1. 提出了一个新的研究課(ke)题：检测并还原DeepFake篡改序列（Seq-DeepFake）任务 2. 贡献了首个大規(gui)模的Seq-DeepFake数据集，并提供(gong)了詳(xiang)細(xi)豐(feng)富(fu)的篡改序列图片和标注。我们相信它(ta)可以很好(hao)地幫(bang)助(zhu)未(wei)来 Seq-DeepFake的研究。 3. 提出了一个簡(jian)單(dan)且(qie)有效的Seq-DeepFake Transformer作为此新课题很好的起始方案(an)。 论文相关的代(dai)碼(ma)和数据集链接都已开源并分享(xiang)在项目的GitHub上，歡(huan)迎(ying)大家(jia)Star和使用Seq-DeepFake数据集和SeqFakeFormer来研究 Seq-DeepFake问题。 DeepFake領(ling)域(yu)不只(zhi)有二分类，还有更多有趣(qu)且实際(ji)的问题亟(ji)待(dai)大家解决！ 參(can)考資(zi)料(liao)： [1] Kim, H., Choi, Y., Kim, J., Yoo, S., Uh, Y.: Exploiting spatial dimensions of latent in gan for real-time image editing. In: CVPR (2022) [2] Jiang, Y., Huang, Z., Pan, X., Loy, C.C., Liu, Z.: Talk-to-edit: Fine-grained facial editing via dialog. In: ICCV (2021)[3] Shen, Y., Gu, J., Tang, X., Zhou, B.: Interpreting the latent space of gans for semantic face editing. In: CVPR (2020)返(fan)回(hui)搜(sou)狐(hu)，查(zha)看更多 責(ze)任编辑：