本研究提出了两种轻量级卷积神经网络模型，旨在快速准确地检测人脸伪造。这些模型在识别伪造面孔时展现出高准确性和计算效率，具有广泛的应用潜力。

本文介绍了一种名为“Identity Consistency Transformer”的新的人脸伪造检测方法，通过检测可疑面部中的身份不一致来确定身份一致性，并包含一致性损失。该方法具有优越的泛化能力，适用于检测涉及名人的面部伪造。