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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
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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
- 介绍了一种新的关键伪造挖掘（CFM）框架。
- 该框架包含多种骨干，灵活提高泛化性能和鲁棒性能。
- 旨在解决脸部伪造检测问题。
- 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。
- 采用精细关系学习原型和新颖的渐进式学习控制器。
- 在各种评估设置下具有最先进的伪造检测性能。
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