近期在调研深伪图片检测方面技术，用大模型打败模型。感兴趣的可以一起聊聊。
1、随着人工智能、深度学习等技术的发展，深度伪造图片鉴别技术也在不断创新和优化。
2、在金融领域，深度伪造图片可能被用于身份欺诈、伪造交易凭证等犯罪行为。鉴别技术可应用于身份核验、交易监控等环节，防范金融诈骗。司法机关在案件审理中，需要确保证据的真实性和可靠性。深度伪造图片鉴别服务能帮助识别伪造或篡改的图像证据，确保司法公正和准确性。深度伪造图片鉴别技术还将在医疗、教育、安防等更多领域得到应用。如在医疗领域用于病历审核、医学影像分析；在教育领域用于在线考试、学术不端检测；在安防领域用于视频监控、人脸识别门禁等系统。
3、市场规模增长：据 QYResearch 调研显示，2023 年全球 AI 深度伪造检测市场规模大约为 1.48 亿美元，预计 2030 年将达到 18.01 亿美元，2024-2030 期间年复合增长率（CAGR）为 44.0%。另外，2023 年全球基于云伪图像检测解决方案市场销售额达到了 2.57 亿美元，预计 2030 年将达到 18.56 亿美元，年复合增长率（CAGR）为 32.6%。
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