深度偽造檢測

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本文提出了一個結合對抗性元學習和多代理框架的深度偽造檢測方法，旨在解決現有檢測器在泛化能力、對抗性穩健性和適應數據漂移方面的挑戰。

本文旨在全面概述視聽深度偽造的產生技術、應用和影響，並深入探討基於深度學習的多模態檢測方法，以應對日益增長的視聽偽造內容的挑戰。

儘管深度偽造影片越來越逼真，但人類在辨別真偽方面的能力仍然有限，且表現不如先進的 AI 檢測模型。

本文提出了一種名為 LipFD 的新型深度偽造檢測方法，專注於識別唇形同步偽造影片中音訊和視覺線索之間的細微時間不一致性。

本文提出了一種名為開放世界深度偽造檢測網絡 (ODDN) 的新型方法，用於解決在社交網絡等開放世界場景中，深度偽造檢測中普遍存在的非成對數據挑戰，特別是在圖像質量變化和壓縮方法各異的情況下。

通過關注音頻和視覺數據之間的細微不一致性，可以更有效地檢測深度偽造。

本文提出了一種多階段深度學習方法來增強深度偽造檢測，重點關注解決現有模型中資料增強技術的缺陷、對人眼特徵的過度依賴以及資料集類別不平衡等問題。

本文提出了一種結合視覺和聽覺分析的多模態深度偽造檢測框架，旨在解決單模態方法的局限性，並提高檢測的準確性和穩健性。

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