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

本研究重点解决了生成式AI工具对视觉艺术创作带来的版权侵犯与伪造问题，提出了DFA-CON对比学习框架，以便有效检测侵权或伪造的AI生成艺术作品。通过在对比学习框架中建立原创艺术作品与其伪造作品之间的亲和力，DFA-CON显示出在多种攻击类型下的强大检测性能，超越了最新的预训练基础模型。

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。

DFA-CON 对比学习 检测能力 版权侵犯 生成式AI 视觉艺术
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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