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深度合成服务算法备案不常见问题解答
根据网信办规定，含有生成合成类（深度合成）、个性化推送类、排序精选类、检索过滤类、调度决策类等算法技术向用户提供信息服务的，无论是否含有经营性质，都需办理互联网信息服务算法备案。 法律法规依据：《互联网信息服务算法推荐管理规定》《互联网信息服务深度合成管理规定》《生成式人工智能服务管理暂行办法》一、需要做算法备案的主体具备舆论属性或者社会动员能力的：算法推荐服务提供者深度合成服务提供者深度合成服务技术支持者生成式人工智能服务提供者二 （3）生成合成能力应用深度合成技术（如 AI 换脸、语音合成）或生成式 AI（如文本、图像生成）的算法，若输出内容可被用于舆论制造或社会动员（如伪造新闻、煽动性言论），需特别关注舆论属性。 因为一方面其可能涉及深度合成算法，属于备案范围的算法；另一方面，各大应用商城、小程序等为便于安全管理，响应国家相关规定，会要求产品完成算法备案，否则无法上线运营。 （3）备案是投标门槛之一一些央企国企等大型企业会将算法备案及大模型备案当作投标门槛之一，这种情况下即使算法不具备舆论属性，企业为了参与投标也需要进行备案。
36710编辑于 2025-06-162025年9月份中国深度合成算法备案分析报告
一、总体概况2025年9月份公示的第13批深度合成算法，国家网信办共公布586项深度合成算法备案，覆盖文本生成、图像/视频合成、智能对话、多模态交互、数字人驱动等多个技术方向。 二、属地分布分析截止到9月份，国家网信办宫公布13批深度合成算法，总计通过4420 项深度合成备案，其中北京市共通过1120项，占比25.35%；紧随其后是广州省共通过1040项，占比23.53%；上海排名第三 政策法规背景《深度合成规定》：要求显著标识AI生成内容，平台需建立内容审核与溯源机制。《生成式AI服务管理暂行办法》：明确算法备案、数据合规、内容安全等要求。 《网络音视频信息服务管理规定》：禁止利用深度合成制作虚假新闻、违法信息。2. 合规趋势备案常态化：算法备案已成为生成式AI产品上线的必要前提。 随着办法的普及及企业信息的完善，中国深度合成算法备案数量再创新高，技术应用从“通用能力”向“行业专用”快速演进。随着监管体系日益完善，合规性、创新性、场景化将成为AI企业能否持续发展的关键。
38010编辑于 2025-10-04深度合成算法备案全知道：不同角色审核的重点是什么？
在AI高速发展的当下，深度合成技术正以前所未有的速度融入我们的生活，从创意视频的生成到智能语音助手的应答，它无处不在。而为了保障这一技术的安全、可靠应用，深度合成算法备案成为关键一环。 截至目前（5 月 19 日），已发布的 11 批深度合成算法中，共计有 3445 款通过备案。 但很多小伙伴对深度合成类不同角色的备案要求还存在疑惑，今天就来给大家详细科普一下。 一、角色大揭秘：服务提供者 vs. 直到下一次公示之前，状态都会是审核中，公示之后系统会自动获取备案号及审核通过得到截图如下图。所以啊，大家现在对深度合成算法备案是不是有了更清晰的认识啦？ 在这个技术飞速发展的时代，只有把算法备案这一基础工作做好，才能让深度合成技术真正成为造福大众的力量，而不是藏着隐患的 “不定时炸弹”。
48910编辑于 2025-05-272025 年 7 月境内深度合成服务算法备案情况分析报告
2025年7月14日中央网信办发布的《国家互联网信息办公室关于发布第十二批深度合成服务算法备案信息的公告》中，其中7月份批次中全国各地共有389款产品通过深度合成算法备案，其中服务提供者287款，技术支持者 截止到7月14日，全国宫通过深度合成算法备案数量为3834款，服务提供者2932款，技术支持者902款。所有深度合成算法角色中，以面向c端用户的服务提供者为绝大多数。 一、总体概况本次备案清单共包含 389 项深度合成服务算法，覆盖文本生成、图像生成、音频生成、视频生成、数字人生成等多模态场景，涉及全国 31 个省级行政区及各类市场主体。 可能广东地区政策的密集发布，也带动了广东深度合成算法的大幅度提升。备案数量首次超越北京。 在技术快速迭代与监管日趋完善的背景下，企业唯有主动适应合规要求，提前布局核心技术，才能在深度合成领域实现可持续发展。
49210编辑于 2025-07-15从公布的前11批深度合成算法备案通过名单多方面分析
5月19日，中央网信办公布第11批深度合成算法备案通过211款深度合算法备案，从名单中的相关信息分析可以得多以下结论：一、属地分布特征北京（58个，27.49%）：核心行业为教育科技（ 从备案数量来看，数字人呈现递增的态势。可见虚拟数字人的落地场景比较垂直。 合规要点：遵守《深度合成管理规定》，显著标识AI生成内容；虚拟人需获得用户肖像权授权。 （4）视频与图像生成（23.7%）：涉及UGC内容合成，主要应用于设计、传媒、游戏、娱乐社交等领域，需注意应强化平台责任，防范虚假信息传播。 之前平均备案数量约400个，到现在递减到211个，随着相关AI法律法规逐渐完善及监管越来越严格，审核细节越来越细，备案难度逐渐提升，备案通过数量呈递减趋势。 AI滥用治理：为期3个月的AI滥用治理工作已经开始，未备案企业需积极备案以避免不合规带来的影响；已备案企业不合规地方需要及时进行整改，以免被下架风险。注：分析数据未人工统计，可能有些许误差。
43610编辑于 2025-05-27- 来自专栏众森企服
AI企业必看：深度合成算法备案最全攻略，教你如何快速合规！
在中国，深度合成算法备案是每一家涉足AI领域的企业必须跨越的门槛。 原因如下：根据《互联网信息服务深度合成管理规定》第十九条 具有舆论属性或者社会动员能力的深度合成服务提供者，应当按照《互联网信息服务算法推荐管理规定》履行备案和变更、注销备案手续。 深度合成服务技术支持者应当参照前款规定履行备案和变更、注销备案手续。 完成备案的深度合成服务提供者和技术支持者应当在其对外提供服务的网站、应用程序等的显著位置标明其备案编号并提供公示信息链接。 截至 2025 年 5 月，全国已有 11 批总共4020款算法通过算法备案，其中生成合成类（也就是深度合成类）有 3455 款算法通过备案，占比86%左右。 备案状态与获批：备案流程中会显示不同的审核状态，成功通过审核后，你将获得一个唯一的备案编号，这意味着你的深度合成算法可以合法运营了。
91210编辑于 2025-06-27 - 来自专栏算法备案
2025算法备案趋势！深度演变！
“先拿备案，再谈上线”——这句在AI圈悄悄流行的话，正在改写2025年的创业节奏。 一句话：备案不再是“一锤子”，而是持续追踪的“算法护照”。 二、最新数据里的“冷热不均” • 通过率骤降：11月第13批深度合成备案，因《结果标识管理办法》加码，通过率首次跌破50%，环比下滑26个百分点 。 备案即广告：淘宝、抖音先后在推荐流标注“该模块算法已备案”，用户推荐满意度提升27%，投诉率下降19% 。 2. 启示：越早把备案做成“可视化资产”，越能享受流量、资本、政策三重溢价。
34900编辑于 2025-11-21 - 来自专栏PyVision
深度学习3D合成
因此，近年来许多深度学习方法被提出，可以不依赖任何 3D 传感器，从可用的 2D 数据中合成 3D 数据。在我们深入研究这些方法之前，先了解下要处理的 3D 数据的格式。 ? 一些常用的格式有: 深度图像（Depth images） 点云（Point clouds） 体素（Voxels） 网格（Meshes） 深度图像包含场景的深度值，图像帧中的每个像素都有距离摄像头的距离， 与深度图像不同，点云表示保留了更多高质量的 3D 空间几何信息，而不需要任何离散化。然而，点云表示的点之间没有局部联系，导致点云具有很大的自由度和高维性，使得精确合成更加困难。 ? 基于图的卷积神经网络 正如在前一节所看到的，大多数传统的基于自动编码器的深度学习方法已经利用点云和体素数据格式来合成 3D 数据。 总结 在本文中，我们讨论了两种主要的 3D 合成方法，即卷积深度网络和基于 transformer 的深度网络。
1.6K21发布于 2021-01-26 - 来自专栏AI科技评论
2019深度学习语音合成指南
本篇文章我们将讲述 2019年深度学习语音合成的一些进展，其中有多篇工作来自百度研究院或百度硅谷人工智能研究院。 翻译 | 栗 峰 编辑 | 唐 里 人工合成人类语音被称为语音合成。 在这篇文章中，我们将研究基于深度学习而进行的研究或模型框架。 在我们正式开始之前，我们需要简要概述一些特定的、传统的语音合成策略：拼接和参数化。 这两种方法代表了传统的语音合成方法。现在让我们来看看使用深度学习的新方法。 Deep Voice是一个利用深度神经网络开发的文本到语音的系统. 它有五个重要的组成模块： 定位音素边界的分割模型（基于使用连接时间分类(CTC)损失函数的深度神经网络）； 字母到音素的转换模型(字素到音素是在一定规则下产生单词发音的过程)； 音素持续时间预测模型；
1.5K20发布于 2019-09-04 - 来自专栏数据派THU
【干货书】深度学习合成数据
来源：专知本文为书籍，建议阅读8分钟这是关于深度学习的合成数据的第一本书。 这是关于深度学习的合成数据的第一本书，其覆盖的广度可能使这本书成为未来几年合成数据的默认参考。 这本书包括了优化的必要的筋，尽管讨论的核心是训练深度学习模型的日益流行的工具，即合成数据。预计合成数据领域将在不久的将来经历指数增长。这本书是这一领域的全面综述。 在最简单的情况下，合成数据指的是用于训练计算机视觉模型的计算机生成图形。合成数据还有很多方面需要考虑。 此外，它还涉及了计算机视觉之外的合成数据的应用(在神经编程、生物信息学、NLP等方面)。它还调研了关于改进合成数据开发和生成它的替代方法(如GANs)的工作。 这本书介绍和回顾了机器学习各个领域合成数据的几种不同方法，最值得注意的是以下领域: 领域自适应，使合成数据更真实，和/或适应模型，以对合成数据进行训练，并为生成具有隐私保证的合成数据。
46240编辑于 2022-03-04 - 来自专栏ATYUN订阅号
2019深度学习语音合成指南（上）
在本文中，我们将研究使用深度学习编写和开发的研究和模型体系结构。 但在我们开始之前，有几个具体的，传统的语音合成策略，我们需要简要概述:连接和参数。 这两种方法代表了旧的语音合成方法。现在让我们看看使用深度学习的新方法。 : 通过语音循环进行语音拟合与合成 利用梅尔图谱预测上的条件WaveNet进行自然TTS合成 ? Deep Voice是一个利用深度神经网络开发的文本到语音的系统. 它有五个重要的组成模块： 定位音素边界的分割模型（基于使用连接时间分类(CTC)损失函数的深度神经网络）； 字母到音素的转换模型(字素到音素是在一定规则下产生单词发音的过程)； 音素持续时间预测模型；
1.1K10发布于 2019-12-23 - 来自专栏ATYUN订阅号
2019深度学习语音合成指南（下）
编辑 | sunlei 发布 | ATYUN订阅号 前文回顾：2019深度学习语音合成指南（上） Deep Voice 3: 利用卷积序列学习将文本转换为语音 文章链接：https://arxiv.org 然后将这些声码器参数作为音频波形合成模型的输入。 ? 模型的结构由以下几个部分组成： 编码器：一种全卷积编码器，可将文本特征转换为内部学习表示。 Parallel WaveNet: 快速高保真语音合成 文章链接：https://arxiv.org/abs/1711.10433 这篇文章的作者来自谷歌。 他们引入了一个神经语音克隆系统，它可以通过学习从少量音频样本合成一个人的声音。 系统使用的两种方法是说话人自适应和说话人编码。 结论： 现在的语音合成技术发展很快，我们希望能够尽快追赶上最前沿的研究。
1.1K30发布于 2019-12-23 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
如何防范利用深度合成技术的钓鱼欺诈
深度合成技术是指基于深度学习（Deep Learning）和生成式人工智能（Generative AI）的算法，对图像、视频、音频、文本等数字内容进行生成、编辑或操纵，使其具备高度逼真性或创造性的一种技术 由于深度合成技术高度逼真的伪造能力，目前已开始被不法分子广泛应用于各类诈骗活动，加强识别和防范利用深度合成技术的钓鱼欺诈变得尤为重要。 二、多维度加强防范利用深度合成技术钓鱼深度合成技术的滥用对信息安全与财产安全构成系统性威胁，需从监管治理、企业防护、个人意识三个层面构建立体化防控体系。 加强自我防范学习：深度合成技术虽发展迅猛，但仍存在固有技术缺陷。 深度合成技术催生的新型钓鱼欺诈，本质上是技术进步与安全风险的伴生问题。
28910编辑于 2025-10-09 《算法推荐管理规定》VS《深度合成管理规定》
《深度合成规定》规制“深度合成服务”。其核心是利用算法“生成”或“显著编辑”信息内容本身，关注内容是如何被创造和改变的。 关键区别：备案主体范围不同： 《算法推荐规定》的备案主体是算法推荐服务提供者。《深度合成规定》的备案主体不仅包括深度合成服务提供者，还扩展到了为其提供技术支持的深度合成服务技术支持者。 备案依据的引用关系：《深度合成规定》第十九条明确指出，其备案手续直接依照《算法推荐管理规定》执行。这从法律上明确了两者的从属关系。五、给企业的合规行动指南面对两部法规，企业应如何对号入座并采取行动？ 第二步：明确备案身份仅做技术输出（如AI模型提供商）：您是《深度合成规定》下的“技术支持者”，需备案。直接面向用户提供功能：您是“服务提供者”，需根据业务类型判断适用一部或两部法规并备案。 第三步：准备备案材料在准备《算法安全自评估报告》和《落实算法安全主体责任基本情况》报告时，对于涉及深度合成的业务，务必额外重点说明：内容标识方案：如何对生成的音视频、文本等内容进行显著标识，防止公众混淆
23010编辑于 2026-04-08- 来自专栏进阶高级前端工程师
深度分析React源码中的合成事件
合成事件在合成事件中，会根据domEventName来决定使用哪种类型的合成事件。 React合成事件是将同类型的事件找出来，基于这个类型的事件，React通过代码定义好的类型事件的接口和原生事件创建相应的合成事件实例，并重写了preventDefault和stopPropagation 这样，同类型的事件会复用同一个合成事件实例对象，节省了单独为每一个事件创建事件实例对象的开销，这就是事件的合成。捕获和冒泡事件派发分为两个阶段执行， 捕获阶段和冒泡阶段。 总结说是讲React的合成事件，实际上讲了React的事件系统。 React合成事件是什么？React合成事件是怎么实现的？React是怎么实现冒泡和捕获的？React合成事件是使用的原生事件吗？React事件系统分为哪几个部分？
1.1K10编辑于 2022-09-30 - 来自专栏进阶高级前端工程师
深度分析React源码中的合成事件2
相关参考视频讲解：进入学习合成事件在合成事件中，会根据domEventName来决定使用哪种类型的合成事件。 React合成事件是将同类型的事件找出来，基于这个类型的事件，React通过代码定义好的类型事件的接口和原生事件创建相应的合成事件实例，并重写了preventDefault和stopPropagation 这样，同类型的事件会复用同一个合成事件实例对象，节省了单独为每一个事件创建事件实例对象的开销，这就是事件的合成。捕获和冒泡事件派发分为两个阶段执行， 捕获阶段和冒泡阶段。 总结说是讲React的合成事件，实际上讲了React的事件系统。 React合成事件是什么？React合成事件是怎么实现的？React是怎么实现冒泡和捕获的？React合成事件是使用的原生事件吗？React事件系统分为哪几个部分？
85740编辑于 2023-01-04 - 来自专栏DrugOne
BIB重磅综述 | 深度学习下的逆合成设计
逆合成设计在合成化学中占有重要的地位，因而受到了研究人员广泛的关注。本文详细介绍了深度学习背景下逆合成设计的发展历程，包括数据集、模型及常用工具，并且提出了目前深度逆合成设计面临的挑战。 深度学习属于机器学习的一部分，可以直接从数据中理解和学习其内在规律和复杂表示。因此，应用深度学习的新尝试逐渐进入人们的视野，为化学合成研究开辟了新的范式。 2 逆合成设计的准备 化学反应数据集 无论是传统的统计方法还是深度学习算法，数据集是模型训练的关键。 近年来绝大部分逆合成深度学习模型仅使用单一标准Top-k，即指在前k条推荐建议中出现数据集中记录的标准前体的百分比。但近期研究人员们表示这种指标用来评估模型表现并不恰当。 表3 逆合成设计平台 5 总结 深度学习的最新发展为计算化学合成提供了许多机会。在这篇文章中，我们全面介绍了基于深度学习的数据驱动的逆合成设计方法的进展。
3.4K30发布于 2021-10-21 - 来自专栏众森企服
互联网信息服务算法备案
首先，我们要先了解什么是互联网信息服务算法备案？算法备案全称：互联网信息服务算法备案。是在中国境内从事互联网信息服务的企业或个人，需要对其使用的算法、软件等进行备案的一种制度。 其次，企业为什么要履行算法备案？《算法推荐管理规定》和《深度合成管理规定》对具有舆论属性或社会动员能力的算法推荐服务/深度合成服务相关主体提出了算法备案的要求。 《深度合成管理规定》第19条规定，具有舆论属性或者社会动员能力的深度合成服务提供者，应当按照《算法推荐管理规定》履行备案和变更、注销备案手续。 深度合成服务技术支持者应当参照前款规定履行备案和变更、注销备案手续。 算法服务类型有哪些个性化推送类算法 排序精选类算法 调度决策类算法 检索过滤类算法 生成合成类（深度合成）算法互联网信息服务算法备案代办流程根据《规定》的要求，企业应当在提供服务之日起10个工作日内通过互联网信息服务算法备案系统进行填报
1.7K10编辑于 2024-04-17 - 来自专栏众森企服
手把手教你申请AIGC算法备案
该管理办法里面有一条是具有舆论属性或者社会动员能力的算法推荐服务提供者需要做算法备案，而AIGC属于深度合成技术，根据《互联网信息服务深度合成管理规定》是需要做这个算法备案的。 根据《互联网信息服务深度合成管理规定》(以下简称“《深度合成规定》”)第十九条规定，深度合成服务备案主体为具有舆论属性或者社会动员能力的深度合成服务提供者。 根据《深度合成规定》第二条、第二十三条规定，深度合成服务是指应用深度合成技术(利用深度学习、虚拟现实等生成合成类算法制作文本、图像、音频、视频、虚拟场景等网络信息的技术)提供互联网信息服务。 这里众森企服给大家做个总结，凡是涉及到以下算法的，均需要做互联网信息服务算法备案：生成合成类（深度合成）算法：是指自动或辅助生成、编辑文本、图像、语音、视频等网络信息内容的算法。 深度合成技术，是指利用以深度学习、虚拟现实为代表的生成合成类算法制作文本、图像、音频、视频、虚拟场景等信息的技术。最近比较火的AIGC就属于这类算法。
4.1K11编辑于 2024-04-09 - 来自专栏公共互联网反网络钓鱼（APCN）
防范利用深度合成技术的网络钓鱼新骗局
随着深度合成技术（AIGC）的发展，“领导”通过视频会议紧急要求转账、“亲人”打来电话请求援助、“合作伙伴”发送看似正规却暗藏玄机的合同邮件等情景已不再是科幻小说中的虚构情节，而是正大规模上演的新型网络钓鱼骗局 如何防范利用深度合成技术的新型网络骗局，成为社会关注的焦点。面对日益智能化、逼真化的钓鱼诈骗攻击，提升反网络钓鱼技术能力不仅是解决问题的关键，更是构建国家反钓鱼防线的战略基石。 面对利用深度合成技术进行的精准钓鱼攻击，企业需要建立多层次防护体系。对于企业高管而言，他们往往是网络钓鱼的主要目标。因此，应采取特别措施加强对其个人信息的保护，限制公开渠道上的信息暴露。 在对抗深度合成钓鱼骗局的过程中，个人防范意识是保护自身安全的第一道也是最重要的防线。首先，用户应严格保护自身的生物特征数据（如人脸、声纹），因为它们是犯罪分子用来克隆身份、实施精准钓鱼的重要材料。 尽管深度合成技术能够产生极为真实的模拟效果，但依然存在可识别的漏洞，一旦发现细微不适感，则要注意多种核实信息。与此同时，重视权威部门的信息安全提示。
15210编辑于 2025-10-09
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