北京交通大学与苏黎世联邦理工学院的研究提出了一种新方法ODDN，旨在解决开放世界中未配对数据的深伪检测问题。该方法通过多任务学习和梯度校正，提升了社交媒体环境下的检测效果，展现出良好的适应性和稳健性。
该研究提出了一种局部感知深度伪造检测算法（LaDeDa），通过9x9图像块将检测准确率提高至99%。Tiny-LaDeDa模型实现了高效运行，但训练协议问题影响其在真实世界中的应用。新数据集WildRF上的性能为93.7%，仍需解决检测可靠性问题。
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