深度伪造是通过人工智能生成的媒体，其中图像或视频经过数字修改。本研究提出了一种基于音视频的深度伪造检测方法，将细粒度的深度伪造识别与二元分类结合，增强了在域内和跨域测试下的检测能力。

Oct, 2023

通过跨模态学习方法的视听特征融合，我们提出了一种用于改进深假检测的两阶段方法，可以明确地捕捉音频和视觉模态之间的对应关系，并在真实和伪造视频上进行监督学习，取得了 98.6% 的准确率和 99.1% 的 AUC，相较于当前的音视混合最先进技术，准确率和 AUC 分别提高了 14.9% 和 9.9%。

Jun, 2024

该篇研究通过使用最新的深度伪造音频和视频数据集（FakeAVCeleb）进行了详细的基准实验，得出结论：单模态深度伪造检测方法仅仅能够适应单个媒体类型，仅使用视频或音频来检测不够理想，最佳的检测方法是集成式检测方法。

Sep, 2021

本文研究针对深度伪造技术的威胁，提出了一种在表征层面上辅助音频和视觉融合的多模态深度伪造检测方法，通过使用模态不变和特定的表 征确保保留表示真实或伪造内容的共同模式和每个模态的特定模式，实验证明该方法相比于单模态和多模态音 视频深度伪造检测的最先进方法能够提高 17.8% 和 18.4% 的准确性。

Oct, 2023

针对如今深度学习技术生成的深度伪造技术的滥用所带来的严重安全和隐私问题，本研究提出了 FakeAVCeleb 这一包含视频和相应的合成唇同步伪造音频的新型多模态 Audio-Video Deepfake 数据集，其有助于打破现存音频和视频上的种族偏见，进一步帮助发展多模态深度伪造检测器。

Aug, 2021

本研究提出了一种基于音频和视觉操纵的音视频伪造检测模型，使用 Transformer 框架，通过多个变体捕捉视觉、音频和音视频显著线索，并在最新发布的 FakeAVCeleb 数据集上取得了最好的性能。

Oct, 2023

本文提出了一种基于学习的方法来检测真实和虚假的 deepfake 多媒体内容，通过提取和分析同一视频中两种音频和视觉模态之间的相似性，以及提取和比较情感线索来推断输入视频是 “真实” 还是 “虚假”，并提出了一种深度学习网络，同时利用音频和视频模态以及两种模态的感知情绪进行 deepfake 检测，实验结果表明，本文方法在 DeepFake-TIMIT 数据集和 DFDC 数据集上分别达到了 84.4％和 96.6％的 AUC，是首个同时利用音频和视觉模态以及两种模态的感知情绪进行 deepfake 检测的方法。

Mar, 2020

本研究提出了一种多流深度网络架构，用于解决视频分类问题。通过训练三种卷积神经网络来建模视频中的空间、短期动态和音频线索，并采用长短期记忆网络来探索长期时间动态，最终通过自适应融合方法生成预测结果，将多模态信息充分利用。实验证明，该方法的性能明显优于现有的方法。

Sep, 2015

通过对深度伪造检测方法的综述研究，本论文提供了面向人脸为中心的深度伪造技术的分类、检测方法的演化以及适应新的生成模型的挑战，并探索了提高深度伪造检测器的可靠性和稳健性的方向。

Jun, 2024

本研究使用深度强化学习与卷积神经网络相结合，设计了一种新的深度伪造检测算法，通过统计每张测试图像的各种增强方法的分类分数来检测深度伪造的图片，实验证明该方法在跨数据集的泛化性能方面优于现有的模型，并获得最先进的性能。

Apr, 2022