本研究提出了AvatarShield，一个基于视觉强化学习的人本视频伪造检测框架。该框架通过选择性奖励和双编码器架构，提高了伪造检测的精度和适应能力，优于现有方法。

AvatarShield: Visual Reinforcement Learning for Human-Centric Video Forgery Detection
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