深度伪造检测的稳健性与泛化性:扩散模型研究
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过对深度伪造图像的产生和检测进行深入研究,本论文提出了一种全面的深度伪造图像生成与识别的方法。在我们的研究中,我们创建了一个名为 DeepFakeFace (DFF) 的数据集,用于训练和测试检测深度伪造图像的算法。我们进行了对 DFF...
本论文研究深度伪造图像的产生和检测,提出了全面的深度伪造图像生成与识别方法。通过创建DeepFakeFace (DFF)数据集,训练和测试检测算法。通过对DFF数据集的评估,提出了两种评估方法来测试深度伪造识别工具的强度和适应性。研究发现不同的深度伪造方法和图像变化产生多种结果,强调了对深度伪造检测器的需求。DFF数据集和测试旨在促进抵御深度伪造的工具发展。