通过自监督学习和对抗训练的结合，SEAR 成功欺骗了最先进的伪造定位方法，并解决了传统对抗攻击方法所提到的三个缺陷。

Oct, 2023

该研究介绍了一种深假检测框架，利用自监督预训练模型提供出色的泛化能力，能够应对常见的扭曲并解释模型的决策，实验证明该框架的有效性超过当前最先进方法。

Jul, 2023

本文提出了一种基于增强型双分支变压器编码器和基于注意力的特征融合的有效图像篡改定位网络 (EITLNet)，通过特征增强模块增强变压器编码器的特征表示能力，并且通过坐标注意力融合模块在多个尺度上有效地融合从 RGB 和噪声流提取的特征。广泛的实验结果验证了该方案在各种基准数据集上达到了最先进的泛化能力和鲁棒性。代码将在此 URL 进行公开。

Sep, 2023

本文研究的问题是可广泛适用的合成图像检测，旨在检测来自各种生成方法，例如 GAN 和扩散模型的伪造图像。研究发现，传统的固定模式不利于学习伪造表示，因此提出了一种新颖的伪造感知自适应变压器方法，即 FatFormer。经过实验验证，FatFormer 在未见过的 GAN 和扩散模型上表现出色，检测性能平均达到 98% 和 95% 的准确率。

Dec, 2023

在图像伪造不断更新的现今，卷积神经网络和自编码结构的 Forensic-Transfer 方法可以提高图像伪造检测的可迁移性并显著提高性能。

Dec, 2018

本文提出了一个新的多注意力深度伪造检测网络，该网络通过引入区域独立的损失和基于注意力的数据增强策略来解决学习难度问题，并在多个数据集上展示了该方法在检测深度伪造方面的优越性。

Mar, 2021

我们提出了一种 Progressive FeedbACk-enhanced Transformer (ProFact) 网络，用于实现粗细图像伪造定位。该网络通过自适应反馈，将初步分支网络生成的粗定位图传递给早期 Transformer 编码层，以增强正特征的表达并抑制干扰因素。结合上下文空间金字塔模块的级联变压器网络用于改进鉴别式法庭特征，提高伪造定位的准确性和可靠性。实验结果表明，我们提出的定位器在图像伪造定位的泛化能力和稳健性方面远远超过现有技术。

Nov, 2023

通过自我监督学习的实现，该论文提出了一种自我监督变压器协同对比和重建学习 (CoReST) 方法，该方法首先仅在真实人脸视频上进行自我监督预训练，然后在特定的人脸伪造视频数据集上用线性头进行微调，通过引入对比和重建学习的辅助任务来增强表示学习，同时引入领域适应性重建模块来弥合不同伪造领域之间的差距，实验结果表明，该方法在公共数据集上的表现比现有的有监督竞争方法更好，并具有令人印象深刻的泛化性能。

Sep, 2023

本论文提出一种基于注意力机制的数据增广框架，用于改善卷积神经网络在伪造人脸检测中关注面部有限区域的现象，通过跟踪和遮蔽 Top-N 敏感面部区域，鼓励检测器深入挖掘以前忽略的区域，从而达到指出不同操纵技术生成的伪造面孔的表现最好的检测器训练效果，同时我们的方法能够轻松集成到各种 CNN 模型中。

Apr, 2021

提出了一种新颖的方法来检测深度伪造视频，使用一对通过自监督屏蔽自编码设置预训练的视觉转换器。

Jun, 2023