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Multiscale Adaptive Conflict-Balancing Model for Multimedia Deepfake Detection
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内容提要
本研究提出了一种音频视觉联合学习方法（MACB-DF），旨在解决多模态检测中的学习不平衡问题。该方法通过对比学习促进模态融合，实验结果表明在多个深度伪造数据集上达到了95.5%的准确率，并提升了跨数据集的泛化能力。
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关键要点
- 本研究提出了一种音频视觉联合学习方法（MACB-DF），旨在解决多模态检测中的学习不平衡问题。
- 该方法通过对比学习促进模态融合，充分平衡和利用每个模态的信息。
- 实验结果表明，MACB-DF在多个深度伪造数据集上达到了95.5%的准确率。
- 该方法显著提升了跨数据集的泛化能力。
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