Erkennung von Deepfakes ohne Deepfakes: Generalisierung durch Injektion synthetischer Frequenzmuster

Ein neuartiger Lernansatz zur signifikanten Verbesserung der Generalisierungsfähigkeiten von Deepfake-Erkennungsmodellen. Anstatt auf echte Deepfake-Bilder zu trainieren, werden Modelle mit nur echten Bildern trainiert, denen synthetische Frequenzmuster injiziert werden. Dadurch lernen die Modelle, generische Merkmale von Deepfakes zu erkennen, anstatt an spezifische Generierungsmethoden gebunden zu sein.