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淡江大學 大眾傳播學系碩士班 陳玉鈴所指導 陳銘的 探討Deepfake深度造假對傳播的影響 （2021），提出youtube廣告阻擋2021關鍵因素是什麼，來自於同溫層、人工智慧、深度學習、深度偽造。

而第二篇論文南臺科技大學 多媒體與電腦娛樂科學系 邱正寧、陳佩鈺所指導 林宣妤的 行動裝置動態追蹤之技法研究 （2021），提出因為有 平面追蹤、合成、影視後期製作、視覺特效、數位特效的重點而找出了 youtube廣告阻擋2021的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了youtube廣告阻擋2021，大家也想知道這些：

探討Deepfake深度造假對傳播的影響

為了解決youtube廣告阻擋2021的問題，作者陳銘 這樣論述：

Deepfake(深度造假)是Deep Learning(深度學習) + Fake(偽造)的混成詞，是任何意圖提供不實或錯誤資訊的「合成媒體」，包括文字、圖片、影像與聲音。而隨著網路傳播技術的進步與信息傳播的迅速，人工智慧技術亦被廣泛的應用在此領域，本研究就以探討Deepfake (深度偽造)議題為例，從同溫層效應去看Deepfake技術對假消息所帶來的衝擊與影響，與民眾認知不足的狀況，並嘗試提出一些解決方案與可行性。 本研究結果透過問卷調查可得知民眾對Deepfake技術的認知不足，而研究者為了要更瞭解民眾認知不足的原因和解決方案訪談了三位不同領域的專家，從專家訪談結論可得知，不論是

新聞層面、技術層面、國安層面…等，都與民眾認知有著密不可分的關係，為了因應未來Deepfake所造成的影響，本研究得知提升民眾媒體識讀能力與Deepfake相關認知的重要，可比造美國媒體BuzzFeed製作一段假歐巴馬影片來宣導Deepfake技術的影響，最後再由相關單位澄清或解釋這是一部教育影片，以此來警戒民眾對於解讀訊息的正確態度以及使用第三方查核機制、相關辨識工具的重要性。我們無法阻擋AI科技的發展，當Deepfake在台灣普及化之後，民眾若是建立起好的媒體識讀能力，多少能防範這種類型的假消息。

行動裝置動態追蹤之技法研究

為了解決youtube廣告阻擋2021的問題，作者林宣妤 這樣論述：

隨著影視產業的蓬勃發展,數位特效在電影或影集也成為重要的一部分,在電影後製時,常常需要根據導演的要求去實現他們幻想中的畫面,而合成就是一項不可或缺的技術。在科幻片中,經常會出現高科技的裝置,如智慧型手機以及平板等行動裝置也經常出現在電視或戲劇畫面中。為了呈現科技感,時常會使用合成後製技術修改畫面,完美的後製即是讓觀眾看不出破綻,無法察覺到明顯的合成痕跡。但若是合成師無法在追蹤步驟時完整作業,無論後續的合成工作多完善,依然會被觀眾看出合成的痕跡以及不真實感,因此,是否能有效追蹤行動裝置資訊將會直接影響到合成結果。本研究注重在平面追蹤並透過三種男子手持行動裝置進行互動之範例鏡頭進行分析與操作,根

據分析結果實作後了解追蹤過程時所產生之變因,其中包含透視統一性、畫面失焦程度以及遮蔽物的阻擋,尋找最合適之追蹤方法。最終結論統整及比較、歸納、分析手持平板鏡頭的追蹤難度與各情境的最佳追蹤方式。本研究之結論可給予合成新手更正確精準的概念,面對鏡頭時能更清楚去分析畫面以及善用所有追蹤技巧,以提升整體作業效率。

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