CVPRJul, 2023

更通用的视频人脸伪造检测的 AltFreezing 技术

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TL;DR本文提出了一种用于人脸伪造检测的深度学习模型，能够同时检测空域和时域伪像，在训练过程中分别学习这两种伪像的特征，结合了多个视频层级数据增强方法，可提高模型泛化性能，并在未见过的操作和数据集上显著优于现有方法。
发现论文，激发创造
  • 利用时空卷积神经网络进行 Deepfake 检测

    通过使用 Celeb-DF 数据集，我们创建了基于时空卷积方法的表现基准，发现这些方法优于现有的基于帧的检测方法，因为它们能够学习到时序信息，并且提出了一种更好的深度学习算法来检测深度假像。

    Jun, 2020

  • 基于时空特征的深度伪造视频普适检测

    通过使用 3D CNN 建立时空特征提取模型，我们提出了一种新的深度伪造视频检测方法，相比于现有方法能更准确地进行分类，并且经过测试表现出更强的通用能力。

    Oct, 2020

  • 探索时域一致性以提高视频人脸造假检测的泛化性能

    本文探讨了利用时间上下文对视频中的脸部伪造进行检测的方法，并提出了一种新的端到端框架，包括全时卷积网络和时间变换网络，实验证明了该方法的有效性。

    Aug, 2021

  • 面部防欺诈的深度频繁空时学习

    本研究提出了一种基于二流 FreqSaptialTemporalNet 的人脸反欺诈新方法，通过融合多种信息来提高性能并采用频谱图像作为一个输入流，以实现自动发现真假视频之间的主要差异。同时，利用适当的数据增强方法以解决数据不足的问题。

    Jan, 2020

  • 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

  • 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

  • 面部代表性伪造挖掘用于伪造人脸检测

    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

  • 利用高频特征进行人脸伪造检测的泛化

    这篇论文提出了一种基于 CNN 的人脸伪造检测方法，利用高频噪声、多尺度特征提取、残差 - 引导空间注意力和跨模态注意力等功能模块提高了交叉数据集下的检测性能。

    Mar, 2021

  • 对抗消除伪造脸部图像的反事实解释

    通过艺术品去除的视角提供了人脸伪造检测的反事实解释，并成功实现了对抗攻击的可转移性。

    Apr, 2024

  • 揭示 Deepfakes：蒙面自编码时空转换器用于加强视频伪造检测

    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