本文讨论了利用图像标记进行 DeepFake 的来源追踪的潜力，并提出了一种名为 FakeTagger 的基于深度学习的方法，该方法可以将嵌入的消息以高置信度恢复到面部图像中，可以有效地保护个人照片不被 DeepFaked。

Sep, 2020

该研究提出了第一个强大的身份感知水印框架，可以主动地进行检测和源追踪来对抗 Deepfake 人脸交换，并在不同数据集和处理设置下展示了最先进的性能。

Nov, 2023

DeepFidelity 和 SSAAFormer 是一种新的深度伪造检测框架和网络结构，能够自适应地区分具有不同图像质量的真实和伪造人脸图像，并在多个基准数据集上展现出优势。

Dec, 2023

深度伪造生成对场景整体几何和采集过程造成了特征变化，通过分析图像中表面的特征可生成一个可用于深度伪造检测的描述符，称为 SurFake。在各种深度伪造和深度学习模型上进行的实验结果证实了该特征可用于区分原始图像和经过篡改的图像，并且实验证明结合视觉数据可提高检测准确性。

Oct, 2023

该研究旨在针对利用深度学习工具生成人脸的 Deepfake 现象，提出新的检测方法。提出的该算法基于期望最大化算法，提取了一组特定的局部特征来建模卷积生成过程，经实验验证有效地区分了不同的架构和相应的生成过程。

Apr, 2020

在本文中，我们使用基于 GAN 的开源软件从 VidTIMIT 数据库的视频生成 Deepfake 视频，调整不同的训练和混合参数对生成视频的质量有显著影响，并表明当前的人脸识别系统和现有的检测方法都很容易受到 Deepfake 视频的干扰。

Dec, 2018

这篇综述论文讨论了 Deepfake 技术的方法和应用，包括面部操纵、深度学习、伪造检测技术和虚假图像的识别。

Jun, 2024

通过使用有关个体公众人物身份的信息，利用神经网络的幂等性属性，我们提出了一种改进深度伪造图像检测方法，并使用自行策划的包含 45 个公众人物的数据集进行实验，结果表明方法有效性提高，检测性能提高了，AUC 值从 0.92 提高到 0.94，并且其标准差减少了 17%。

Dec, 2023

本研究提出了一种用于在单张图像中检测人脸交换和其他身份欺诈的方法，采用包含面部和背景的两个网络来实现人脸识别和背景识别以检测图像中不一致的特征，这一方法提高了通常用于检测虚假图像的传统分类器的检测信号，并在 FaceForensics++，Celeb-DF-v2 和 DFDC，等面部操作检测基准测试中取得了最新的成果.

Aug, 2020

本文提出了一种新颖的端到端人脸交换流水线用于评估面孔交换方法在隐私保护方面的效益和使用效用之间的平衡以及与基线隐私方法的差异，研究表明当前基于深度网络人脸交换受到现实世界视频中面部检测的瓶颈限制，文章针对标准儿童自闭症症状评估记录视频进行研究。

Apr, 2022