利用样式潜流进行深度假像检测视频检测的泛化
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。基于分析样式潜向量的异常行为在生成视频的时间变化中，本文提出了一种检测伪造视频的新方法。通过使用 StyleGRU 模块和样式注意模块，结合动态属性的样式潜向量，实现了对视觉和时间伪迹的检测，并在深度伪造检测中展示了其优越性，尤其在跨数据集和跨篡改场景中。此外，进一步分析验证了利用时间变化的样式潜向量来提高深度伪造视频检测的普适性的重要性。
本文提出了一种新方法来检测伪造视频，通过使用样式潜向量和动态属性，结合StyleGRU模块和样式注意模块，实现了对视觉和时间伪迹的检测。该方法在深度伪造检测中表现出优越性，尤其在跨数据集和跨篡改场景中。研究还验证了利用时间变化的样式潜向量来提高深度伪造视频检测的普适性的重要性。
