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DFA-CON：一种用于检测深度伪造艺术版权侵犯的对比学习方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨生成式AI工具对视觉艺术创作的版权侵犯问题，提出DFA-CON对比学习框架，有效检测侵权或伪造的AI艺术作品，展现出强大的检测能力。
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关键要点
- 本研究探讨生成式AI工具对视觉艺术创作的版权侵犯问题。
- 提出DFA-CON对比学习框架，以有效检测侵权或伪造的AI艺术作品。
- DFA-CON通过建立原创艺术作品与伪造作品之间的亲和力，展现出强大的检测能力。
- 该框架在多种攻击类型下的检测性能超越了最新的预训练基础模型。
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