「哈维尔事件」视频是如何做出来的?我们应该如何甄别视频的真假？
首先，原始素材的获取是基础。任何视频都离不开最开始的影像和声音。对于“哈维尔事件”这类事件，原始素材可能来源于多个渠道：
现场目击者的拍摄： 这是最直接的来源。在事件发生的当下，人群中总会有拿着手机或摄像机的人。他们可能出于记录、分享或者出于某种目的，将事件的发生过程录制下来。这些素材可能包含现场的混乱、人物的对话、动作，以及周围环境的声音。
监控录像： 许多公共场所，如街道、建筑内部，都安装了监控摄像头。如果事件发生在这些区域，监控录像会提供一个相对稳定、视角固定的视角，记录下事件的发生。但这类录像往往缺乏主观视角和细节，而且画质可能受到限制。
专业媒体的拍摄： 如果是比较大规模或公开的事件，专业的新闻记者或摄影师会到场进行拍摄。他们的设备通常更好，能够捕捉到更清晰、更具新闻价值的画面，并且可能具备多机位拍摄能力。
社交媒体的传播： 很多时候，普通人拍摄的素材会在社交媒体上率先出现，然后被媒体或其他用户转发、扩散。
一旦有了这些原始素材，接下来的后期制作就至关重要，它决定了视频最终呈现给观众的样子，也可能是真假甄别的关键所在。
剪辑： 这是最核心的环节。制作人会从大量的原始素材中挑选出认为“有用”的部分，然后将它们按照一定的逻辑顺序组合起来。这个过程包括：
选材： 选取最能体现事件“核心”或“你想表达”的内容。
顺序安排： 事件的发生是否按照自然时间顺序呈现？有没有故意打乱来制造某种效果？
时长控制： 视频被剪辑得多长？是详略得当，还是为了某个目的而压缩或延长？
画面切换： 不同的素材如何衔接？是流畅的自然过渡，还是突兀的剪切？
声音处理： 声音是视频的另一半生命。
音效添加： 是否在原始素材的基础上添加了额外的音效，比如模糊的背景音乐、制造紧张感的节奏声，甚至是一些暗示性的环境音？
对话剪辑： 对话是否被截断？有没有被重新编排？
降噪或增强： 为了让某些声音更清晰，或者掩盖某些不利的声音，会对音频进行处理。
画面增强和修改：
色彩调整： 改变画面的色调，可以营造出不同的氛围，例如偏冷色调可能显得压抑，偏暖色调可能显得温馨。
画面稳定： 如果原始素材晃动得厉害，会用软件进行稳定处理。
添加字幕或旁白： 字幕和旁白是最直接影响观众理解的方式，它们会引导观众的思考方向。
特效处理： 如果事件本身需要，可能会添加一些简单的特效，比如模糊人脸、放大某个细节等。
而造假的过程，则是在上述基础上，进一步进行欺骗性的加工。
拼接和移花接木： 将不同时间、不同地点、不同事件的片段巧妙地拼接在一起，制造出假象。例如，把一个人的上半身对话，和另一个人的下半身动作合成，让观众误以为是同一场景。
深度伪造（Deepfake）： 利用人工智能技术，将一个人的面部特征“移植”到另一个人身上，或者让人物说出他们从未说过的话。这种技术可以做到非常逼真，难以辨认。
虚假信息叠加： 在视频画面上添加虚假的文字信息、时间地点标识，或者错误的图表说明，误导观众。
恶意剪辑和断章取义： 选取对事件某个方面有利的片段，而忽略了更全面的信息，导致观众对事件产生片面或错误的理解。
伪造现场： 在极端情况下，可能会搭建假的场景，或者使用演员来模拟事件的发生。
那么，我们应该如何甄别视频的真假呢？这需要我们具备一定的批判性思维和分析能力，从多个角度去审视。
首先，审视素材来源的可靠性。这个视频最开始是从哪里看到的？是官方媒体、有公信力的新闻机构，还是一个来源不明的社交媒体账号？如果信息是从一个匿名的、或者有明显偏见的平台传播出来的，我们就需要格外警惕。
其次，注意视频本身的细节。
画面的连续性和逻辑性： 仔细观察视频的画面是否流畅，人物的动作、表情以及周围环境的变化是否自然。有没有出现不连贯的地方？比如，一个人的视线突然转移，或者物体的光影方向出现奇怪的变化？
声音与画面的匹配度： 声音是否与画面中的人物口型对得上？有没有出现声音延迟、重叠或者不自然的情况？对话的内容是否符合常理？
细节的真实性： 视频中出现的物体、服饰、车辆或者场景，是否与事件发生的时间、地点相符？例如，如果视频声称是发生在某个年代的事件，但画面中出现了不属于那个时代的物品，那就有问题。
技术的痕迹： 尝试用一些技术手段辅助判断。例如，如果视频有明显的人工合成痕迹，比如边缘模糊、光影不协调、像素不一致等，都可能是造假的迹象。有些深度伪造技术虽然逼真，但在某些细节上仍可能露出破绽，比如微小的眼球震颤、面部肌肉的不自然抽动等。
第三，对比其他信息来源。如果“哈维尔事件”是一个真实发生的事件，那么很可能不止一个渠道报道或讨论过它。将你看到的视频与其他来源的信息进行比对，看看是否存在一致性。如果其他可靠来源的报道与视频内容存在巨大差异，那么视频的真实性就值得怀疑。
第四，警惕情绪化的引导。很多假视频制作出来，是为了煽动某种情绪，比如愤怒、恐惧或者同情。如果视频内容充满煽动性、攻击性，并且试图让你立刻产生强烈的情绪反应，那么就需要更加冷静地审视其内容和来源。
最后，保持怀疑精神，不轻信、不传播。在信息爆炸的时代，我们每天都会接触到大量的视频信息。在我们没有充分证据证明一个视频的真实性之前，最好的做法是保持一份审慎，不要轻易相信，更不要随意转发，以免成为虚假信息的传播者。
总而言之，“哈维尔事件”的视频制作是一个涉及素材获取、剪辑、声音处理、画面修改等多个环节的过程。而要甄别其真假，则需要我们从信息来源、画面细节、技术痕迹，以及与其他信息的比对等多个维度进行综合判断，并时刻保持批判性思维。
网友意见
最近我还和朋友聊天，说过去我们总是能听到各种民间传说，灵异事件，怎么现在好像很少听说了？
朋友说，那可不是，现在我们发明了“摄像”，那些张口就来的神奇故事还有谁会信？
毕竟眼见为实啊！回想小时候总是被大人们说的熊瞎子，拐小孩的老婆婆吓得魂飞魄散不敢乱出门都是泪啊~
故事要讲证据，至少要有图有真相吧。其实类似这个“哈维尔事件”的，十多年前我们国家就发生过一次低端版的——周老虎事件。
2007年，陕西一个农民周正龙号称自己用数码相机和胶片相机拍到了野生的华南虎，要知道很多专家都认为华南虎在野外已经灭绝了，这人说遇到了那可是件大事，一时间政府也来奖励，网友也来围观。
那个时候技术还不够发达，智能手机也没流行，“有图有真相”就挺能唬住人的了，但是看到这货的照片大家还是有种智商被侮辱的感觉：
就是说不出来哪里不对劲，但总觉得哪里不对劲。
07年，很多人可能连ps是什么都不知道，套用现在网友常说的段子：众所周知，照片是没法作假的，所以这肯定是真的。
现在想想，部分网友真的信以为真还是输在了“太年轻”上，懂得技术不多，知道的太少，不知道照片真的可以p。这其中还有当地政府搅浑水等，本来就是一个农民造假图片的事最后越搞越大，真真假假让人迷惑。
而这次的哈维尔事件，刚出来的时候也有网友说：众所周知，视频是没法p的，所以这是真的。
想想2021年的我们觉得视频没法改动和2007年网友们觉得照片没法作假是不是有点异曲同工之妙了？其实不光是图片，视频、音频、截图，任何信息载体，随着技术发展都有可以二次加工改动的方法，所以我就说这个“哈维尔事件”和我们小时候听到的熊瞎子的故事、周老虎事件一样，都不是你亲眼所见。所谓证据也就是从口口相传到现在被改动的视频，看起来好像更有说服力了，但其实没啥区别，利用大家对技术认知信息差来哄人罢了。
视频当然是可以剪辑修改的，哈维尔的视频中号称自己在2027年城市里空无一人，而光是这个“空无一人”的视频还真的唬住了不少网友。其实视频软件抹掉视频中多余的人或物并不算很复杂的工程，Adobe Stock就能做到：
而利用After Effects之类视频编辑软件，对一段视频进行人物或物体的擦除，只需要几分钟即可，甚至有一些应用提供一键擦除功能，只需几秒就能完成。
至于他后面和网友互动，让2021年现实世界的人们去找他在2027年就放好的东西，这就更好解释了吧——根本就是团队合作的结果嘛。欧洲国家人本来就不多，总是能找到没几个人的时候拍视频的，不管是警察局还是演播厅，都是不同的人在拍摄，这个网上也有很多网友提到：
如果你怀疑什么团队有这么大能力，不妨回想一下2007年的周老虎事件，那时可是当地官员都帮着制造舆论，吸引网友注意啊。鉴于他的穿越视频中还有进入警局的画面，我怀疑应该是有有关部门的支持协助的，至于目的，仁者见仁了。
这种视频篡改技术如果只是用在娱乐上无伤大雅，但如果被一些不法分子用在欺骗大众上就不太好了，像哈维尔事件这样有故意制造恐慌的嫌疑，还把全球网友当傻子骗就有点搞笑了。如果是那些涉世不深，或者中二少年，搞不好就像我当年相信世界上真有吃小孩的熊瞎子一样，对这类猎奇视频深信不疑。这还只是说自己穿越了，如果是故意制造舆论吸引大众眼球的娱乐事件呢？如果说篡改的视频用做法庭证据或者是敲诈、勒索呢？是“假的”我们就应该学会鉴别和打击。
简单的用肉眼辨别真假很难有说服力，刚看到@知安局的回答中https://www.zhihu.com/question/469908344/answer/1977553471 就介绍了几种专业的鉴定视频篡改的方法：
1、Deep Video Inpainting Detection：ELA是推测误差（通过JPEG压缩然后相减），QDLA是4个方向的注意力图（原理是inpainting是基于相邻像素所以分别生成各方向注意力图来指导特征提取）；
2、Localization of Deep Inpainting Using High-Pass Fully Convolutional Network：本质上是图像经过高通滤波后抑制图像内容保留边缘后输入至残差网络中进行定位和判别；
3、Localization of Deep Video Inpainting Based on Spatiotemporal Convolution and Refinement Network：多维视频帧输入后先用时空卷积消除时间维度随后用残差网络的类似结构进行分类得到初步结果，随后对初步结构进行采样和进一步卷积生成最终结果。
而其中阿里安全实验室还有自己独特的检测方法：
明白“眼见”也不一定为实，毕竟视频也能p。但如果每个视频都需要人们特意去技术甄别真假也太耗神费力了，能不能让视频也像图片一样，有水印保护从而防止人为二次改动呢？
听起来好像很简单，但其实视频水印技术要比图片水印复杂的多，这里面需要做好很多技术点，@知安局的回答里也简单给大家介绍了这一技术需要突破的技术点：
1． 覆盖主流视频格式
直播流、视频文件MP2、MP4、MKV、FLV、TS等
2. 高不可感知性
水印嵌入前后无感知差异PSNR>46dB
3.强鲁棒性高可靠性
抵抗常见格式和码率下的转码重压（低至360p@250kbps）
抵抗信号处理、几何攻击、手持设备录制检测捕获率大于99%，误检率小于10-9
4. 强安全性
水印提取解码需要私钥水印信息映射水印难以擦除、替换
相信有了这种技术，以后我们再看各种不可思议的视频就像如今再看2007年的周老虎一样，像个笑话了。
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