该研究提出了一种基于运动风格的视频生成模型，利用深度学习算法提高视频检测的鲁棒性和泛化性，旨在解决深度伪造视频检测的挑战。通过时空特征提取和潜在空间编辑，研究展示了在多种数据集上有效检测深度伪造影像的能力。
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