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对抗式学习的鲁棒音频深度伪造检测（CLAD）
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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
该研究发现预训练视觉-语言模型与先进适应方法相结合在深假检测中有效。通过简单的适应策略，使用较少的训练数据，该模型在准确率上超过先前方法。在严格测试中，该模型在不同数据集中展现了实际适用性。
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关键要点
- 研究探索了预训练视觉-语言模型与先进适应方法结合在深假检测中的有效性。
- 保留视觉和文本部分对于检测效果至关重要。
- 提出了简单轻量级的 Prompt Tuning 适应策略，使用较少的训练数据。
- 该模型在 mAP 和准确率上超过先前的方法，分别提高了 5.01% 和 6.61%。
- 在 21 个不同数据集的严格测试中，该模型展现了实际适用性，包括基于 GANs、基于 Diffusion 和商业工具生成的图像。
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