Sep, 2022

深度卷积池化变压器用于深度伪造检测

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TL;DR该论文提出了一种基于卷积变换器的深度模型，旨在提高 Deepfake 检测性能，通过整合图片的局部和全局信息，采用卷积池化和再关注机制来增强特征提取、提升效率，并利用图像关键帧进行模型训练以提高性能，提出的解决方案在多个 Deepfake 基准数据集上均优于现有的基准算法。
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发现论文，激发创造
  • 卷积视觉转换器用于深度伪造视频检测

    本文提出了一种使用卷积视觉 Transformer 及卷积神经网络架构用于检测 Deepfakes 的方法，并在 DeepFake Detection Challenge Dataset 上进行了实验，取得了 91.5％的准确度、0.91 的 AUC 值和 0.32 的损失值。

    Feb, 2021

  • 多重注意力深度伪造检测

    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

  • 卷积神经网络与 Transformer 在深度学习中的 Deepfake 侦测

    本文研究深度学习架构 (CNNs 和 Transformers) 的演进，设计和开发了深度伪造检测模型，并在深度伪造数据集上进行了实验，取得了较高的准确率和 AUC，并分析了不同深度伪造数据集之间的关系。

    Apr, 2023

  • 将 EfficientNet 和 Vision Transformers 相结合用于视频深度伪造检测

    本文旨在解决视频深度伪造检测的问题，特别注重于面部深度伪造，他们利用效率较高的特征提取器与各种 Vision Transformer 结合进行实验，得出的最佳模型 AUC 为 0.951，F1 得分为 88.0％.

    Jul, 2021

  • 自监督图转换器用于深度伪造检测

    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

  • 使用时空 Dropout Transformer 进行 Deepfake 视频检测

    本文提出了一种基于空时 dropout 的深度学习算法用于视频检测，利用视觉变换器从视频中抽取局部区域的空时信息，配合空时 dropout 操作以提高模型的鲁棒性和泛化性。实验证明，该算法有效地解决了当前深度伪造视频的检测挑战。

    Jul, 2022

  • 基于精细特征的面部伪造深伪视频检测

    本文提出了一种基于显示抑制背景噪声和学习多尺度可区分特征的方法，将人脸伪造检测问题归纳为细粒度分类问题，并在不同数据集和伪造技术的实验场景中实验证明了方法的优越性。

    Oct, 2023

  • 揭示欺诈行为：深度伪造检测中的更多伪造线索揭示

    通过提取多个非重叠的局部表征并将它们融合成全局的语义丰富特征，凭借信息瓶颈理论派生局部信息损失，保证局部表征的正交性同时保留全面的任务相关信息，通过互信息的理论分析得到全局信息损失，最终达到融合局部表征并且去除任务无关信息的目的，实证结果在五个基准数据集上取得了最新的性能，我们的代码可以在 https://github.com/QingyuLiu/Exposing-the-Deception 访问，希望能够激发研究人员的灵感。

    Mar, 2024

  • 具有卷积视觉变换器的强韧面部反欺诈框架

    基于卷积视觉变换器的框架通过全局信息和面部图像中的局部线索来改善人脸识别性能和抵抗领域转变的作用，在面部反欺诈和领域泛化等领域取得了显著的提升。

    Jul, 2023

  • 基于卷积 LSTM 残差网络的深伪造视频检测

    本文提出了一种基于卷积 LSTM 的深度学习模型（CLRNet），利用序列帧输入方法检测深伪视频中图像间的不自然痕迹，并且使用迁移学习对不同类型深伪视频的识别进行泛化。在 FaceForensics++ 数据集上进行了实验，结果显示我们的模型能够更好地泛化不同类型的深伪视频，相比于之前五种最先进的深伪检测方法，我们的方法表现更优越。

    Sep, 2020