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Automatisierter Web-Scraper für Deep-Fake-Videos
Das Ziel des Projektes war, einen Web-Scraper zu entwickeln, der automatisch Videomaterial auf Google und Instagram zur Erstellung von Deep-Fake-Videos auffindet.
Dabei erarbeitete und implementierte das Team eine neuartige Methode zur Bildidentifikation, mit der die Qualität von Deep-Fake-Videos verbessert werden kann. Durch Einsatz dieser Methode konnte der Zeitaufwand für die Vorbearbeitung deutlich reduziert werden.
Darüber hinaus konnte ein Proof-of-Concept für den Gesamtprozess und seine Umsetzung in Python durchgeführt werden.
Deep-Fakes spielen in der Medienbranche eine wichtige Rolle, beispielsweise, um Schauspieler*innen jünger wirken zu lassen.