AI检测工具用于区分人类与AI生成的文本、图像和视频内容。尽管宣称高准确率，但独立评估显示仍存在假阳性和假阴性问题。这些工具面临混合内容和复杂深伪造视频的挑战，建议结合人类判断和元数据验证以提高准确性。
本研究提出了一种高效轻量级的深伪造图像和视频检测方法，适用于资源有限的设备。通过融合多种特征和机器学习分类器，在FaceForensics++和Celeb-DFv2数据集上分别达到了92%和96%的准确率，显著提升了检测性能。
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