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通过对比学习和无监督聚类重新思考图像伪造检测
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的关键伪造挖掘（CFM）框架，通过多种骨干提高泛化性能和鲁棒性能，解决脸部伪造检测问题。该方法在各种评估设置下具有最先进的伪造检测性能。
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关键要点
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介绍了一种新的关键伪造挖掘（CFM）框架。
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该框架包含多种骨干，灵活提高泛化性能和鲁棒性能。
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旨在解决脸部伪造检测问题。
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使用实例和局部相似性感知损失进行细粒度三元组和增强数据处理。
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采用精细关系学习原型和新颖的渐进式学习控制器。
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在各种评估设置下具有最先进的伪造检测性能。
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