Este repositório fornece uma investigação abrangente sobre detecção avançada de deepfake monomodal e multimodal elaborada na pesquisa a seguir.
Ping Liu 1 , Qiqi Tao 2 , Joey Tianyi Zhou 2,3
1 Universidade de Nevada, Reno
2 Centro de Pesquisa Frontier AI (CFAR), A*STAR
3 Centro de Tecnologias Avançadas em Segurança Online (CATOS)
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Pesquisas relevantes
Geração e detecção de Deepfake/AIGC
Verificação de fatos multimodal
Conjuntos de dados faciais deepfake
Conjuntos de dados gerados por GAN monomodais
Conjuntos de dados gerados por difusão monomodal
Conjuntos de dados audiovisuais multimodais
Conjuntos de dados textuais-visuais multimodais
Detecção de deepfake unimodal (visual)
Métodos proativos para GANs
Métodos proativos para modelos de difusão
Detecção ingênua
Detecção Avançada
Detecção de modelo de difusão
Detecção sequencial de deepfake
Nível de entrada
Nível do modelo
Nível de aprendizagem
Detecção Passiva
Detecção proativa
Detecção multimodal de Deepfake
Aprendizagem Independente
Aprendizagem Conjunta
Aprendizagem baseada em correspondência
Outros
Fusão Intermediária
Fusão Tardia
Estratégia multitarefa
Regularização
Detecção audiovisual de deepfake
Detecção de Deepfake Texto-Visual
Detecção confiável de Deepfake
Ataque adversário
Ataque pela porta dos fundos
Minimização de discrepâncias
Estratégias de Defesa
[arXiv 2024] Detecção passiva de deepfake em multimodalidades: um documento de pesquisa abrangente
[arxiv 2024] Geração e detecção de Deepfake: um projeto de benchmark e documento de pesquisa
[arxiv 2024] Detectando multimídia gerada por grandes modelos de IA: um projeto de pesquisa
[ECAI 2023] Detecção de rostos gerados por GAN: uma pesquisa e um artigo sobre novas perspectivas
[NeurIPS 2023] DeepfakeBench: uma referência abrangente do projeto de papel de detecção de Deepfake
[arxiv 2023] Detecção de deepfake: um estudo abrangente da perspectiva da confiabilidade Artigo
[IJCV 2022] Combatendo DeepFakes Maliciosos: Pesquisa, Campo de Batalha e Projeto Horizon Paper
[EMNLP 2023] Verificação de fatos automatizada multimodal: um documento de pesquisa
| Conjunto de dados | Ano | Tarefa | Modalidade Manipulada | # de vídeos reais | # de vídeos falsos | Papel | Link |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| FaceForensics++(FF++) | 2019 | Classificação | Visual | 1.000 | 4.000 | FaceForensics++: Aprendendo a detectar imagens faciais manipuladas | Download |
| DFD | 2019 | Classificação | Visual | 363 | 3.068 | Contribuindo com dados para pesquisas de detecção de deepfake | Download |
| DFFD | 2020 | Classificação | Visual | 1.000 | 3.000 | Sobre a detecção de manipulação digital de rosto | Download |
| FaceShifter | 2020 | Classificação | Visual | - | 1.000 | FaceShifter: rumo à troca de rosto com reconhecimento de alta fidelidade e oclusão | Download |
| DFDC | 2020 | Classificação | Visual | 23.654 | 104.500 | O conjunto de dados do DeepFake Detection Challenge (DFDC) | Download |
| Celeb-DF | 2020 | Classificação | Visual | 590 | 5.639 | Celeb-df: um conjunto de dados desafiador em grande escala para análise forense deepfake | Download |
| DeeperForensics-1.0 | 2020 | Classificação | Visual | 50.000 | 10.000 | DeeperForensics-1.0: um conjunto de dados em grande escala para detecção de falsificação facial no mundo real | Download |
| SelvagemDeepfake | 2020 | Classificação | Visual | 3.805 | 3.509 | WildDeepfake: um conjunto de dados desafiador do mundo real para detecção de Deepfake | Download |
| KoDF | 2020 | Classificação | Visual | 62.166 | 175.776 | KoDF: um conjunto de dados coreano de detecção de DeepFake em grande escala | Download |
| FFIW_10k | 2021 | Classificação e Aterramento Espacial | Visual | 10.000 | 10.000 | Enfrente a perícia forense na natureza | Download |
| ForgeryNet | 2021 | Classificação e Aterramento Espacial e Aterramento Temporal | Visual | 99.630 | 12.1617 | Forgerynet: uma referência versátil para análise abrangente de falsificações | Download |
| Prato DF | 2023 | Classificação | Visual | 133.260 | 132.496 | DF-Platter: conjunto de dados deepfake heterogêneo multifacetado | Download |
| Conjunto de dados | Ano | Tarefa | Modalidade Manipulada | # de imagens reais | # de imagens falsas | Papel | Link |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepFake Face | 2023 | Classificação | Visual | 30.000 | 90.000 | Robustez e generalização da detecção de Deepfake: um estudo com modelos de difusão | Download |
| DIF | 2024 | Classificação | Visual | 23.661 | 537.466 | Detecção de falsificação facial por difusão | Download |
| DifusãoFace | 2024 | Classificação | Visual | 30.000 | 600.000 | DiffusionFace: Rumo a um conjunto de dados abrangente para análise de falsificação facial baseada em difusão | Download |
| DifusãoDB-Face | 2024 | Classificação | Visual | 94.120 | 24.794 | Difusão Deepfake | Download |
| JourneyDB-Face | 2024 | Classificação | Visual | 94.120 | 87.833 | Difusão Deepfake | Download |
| Conjunto de dados | Ano | Tarefa | Modalidade Manipulada | # de vídeos reais | # de vídeos falsos | Papel | Link |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| FakeAVCeleb | 2021 | Classificação | Visual e Áudio | 500 | 19.500 | FakeAVCeleb: um novo conjunto de dados Deepfake multimodal de áudio e vídeo | Download |
| TMC | 2022 | Classificação e aterramento temporal | Visual e Áudio | 2.563 | 4.380 | Conjunto de dados e estudo de usuários do Trusted Media Challenge | - |
| LAV-DF | 2022 | Classificação e aterramento temporal | Visual e Áudio | 36.431 | 99.873 | Você realmente quer dizer isso? Conjunto de dados audiovisuais deepfake orientado a conteúdo e método multimodal para localização de falsificação temporal | Download |
| DefakeAVMiT | 2023 | Classificação | Visual e Áudio | 540 | 6.480 | AVoiD-DF: aprendizagem conjunta audiovisual para detecção de deepfake | - |
| AV-Deepfake1M | 2023 | Classificação e aterramento temporal | Visual e Áudio | 286.721 | 860.039 | AV-Deepfake1M: um conjunto de dados deepfake audiovisual em grande escala baseado em LLM | Download |
| MMDFD | 2023 | Classificação | Visual, Áudio e Texto | 1.500 | 5.000 | MMDFD- Um conjunto de dados multimodal personalizado para detecção de Deepfake | - |
| PoliGlotFake | 2024 | Classificação | Visual, Áudio e Texto | 766 | 14.472 | PolyGlotFake: um novo conjunto de dados DeepFake multilíngue e multimodal | Download |
| Conjunto de dados | Ano | Tarefa | Modalidade Manipulada | # de pares reais de imagem-texto | # de pares imagem-texto falsos | Papel | Link |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DGM4 | 2023 | Classificação e Fundamento Espacial e Fundamento de Texto | Visual e Texto | 77.426 | 152.574 | DGM4: Detecção e aterramento da manipulação de mídia multimodal e além | Download |
[CVPR 2024] Repensando as operações de up-sampling em rede generativa baseada em CNN para papel de detecção de deepfake generalizável
[CVPR 2024] LAA-Net: Rede de atenção de artefatos localizados para papel de detecção de deepfake generalizável e independente de qualidade
[arXiv 2024] Operador independente de dados: um extrator de representação de artefato sem treinamento para papel de detecção de deepfake generalizável
[arXiv 2024] Um único patch simples é tudo que você precisa para papel de detecção de imagem gerado por IA
[arXiv 2024] GenFace: um benchmark de falsificação de rosto em grande escala e documento de aprendizado de borda de aparência cruzada
[TMM 2023] GLFF: Fusão de recursos globais e locais para papel de detecção de imagens sintetizadas por IA
[CVPRW 2023] Propriedades intrigantes de imagens sintéticas: de redes adversárias generativas a modelos de difusão Artigo
[arXiv 2023] Recurso de ruído de difusão: papel de detecção de imagem gerado com precisão e rapidez
[CVPR 2021] Artigo de detecção de deepfake multiatencional
[CVPR 2020] Aprimoramento global de textura para detecção de rostos falsos em papel selvagem
[ICCV 2019] FaceForensics++: Aprendendo a detectar imagens faciais manipuladas Papel
[WIFS 2018] Mesonet: uma rede compacta de detecção de falsificação de vídeo facial Paper
[arXiv 2024] Generalizando a detecção de vídeo Deepfake com Plug-and-Play: Mistura de nível de vídeo e papel de ajuste de adaptador espaçotemporal
[arXiv 2024] UniForensics: detecção de falsificação de rosto por meio de papel de representação facial geral
[arXiv 2024] Aprendendo representação natural para papel de detecção de vídeo de falsificação facial
[IJCV 2024] Aprendendo inconsistência espaçotemporal por meio de layout de miniatura para papel de detecção de face deepfake
[CVPR 2024] Explorando fluxos latentes de estilo para generalizar papel de detecção de vídeo deepfake
[arxiv 2024] Detecção de vídeo Deepfake compactado com base em papel de trajetórias espaçotemporais 3D
[AAAI 2023] Detecção de deepfake baseada em ruído por meio de papel de interação relativa com várias cabeças
[ICCV 2023] TALL: Layout de miniatura para papel de detecção de vídeo Deepfake
[CVPR 2023] AltFreezing para papel de detecção de falsificação de rosto de vídeo mais geral
[TCSVT 2023] MRE-Net: Rede de excitação multitaxa para papel de detecção de vídeo Deepfake
[WACV 2023] TI2Net: Rede de inconsistência de identidade temporal para papel de detecção de deepfake
[ACM MM Asia 2022] Detecção de padrão latente: detecção de vídeo Deepfake por meio de aprendizagem de representação preditiva Artigo
[CVPR 2021] Os lábios não mentem: uma abordagem generalizável e robusta para enfrentar a detecção de falsificações Artigo
[ICCV 2021] Explorando a coerência temporal para um papel mais geral de detecção de falsificação de rosto em vídeo
[ACM MM 2020] DeepRhythm: expondo DeepFakes com artigo sobre ritmos visuais de batimentos cardíacos atentos
[WIFS 2018] In Ictu Oculi: Expondo vídeos falsos criados por IA detectando papel que pisca nos olhos
[arXiv 2024] Uma estrutura centrada na qualidade para documento genérico de detecção de deepfake
[arXiv 2024] Rumo à detecção geral de deepfake com documento de currículo dinâmico
[ECCV 2024] Finja até conseguir: Aumentos de falsificação dinâmica curricular para documento geral de detecção de deepfake
[arXiv 2024] Podemos deixar dados Deepfake para trás no treinamento do Deepfake Detector? Papel
[arXiv 2024] ED4: Debiasing explícito em nível de dados para papel de detecção de Deepfake
[arXiv 2024] FSBI: Detecção de Deepfakes com papel de imagens autocombinadas com frequência aprimorada
[arXiv 2024] FreqBlender: Aprimorando a detecção de DeepFake combinando documento de conhecimento de frequência
[ICCV 2023] SeeABLE: discrepâncias suaves e aprendizagem contrastiva limitada para expor papel deepfakes
[arXiv 2023] Transcendendo a especificidade de falsificação com aumento de espaço latente para papel de detecção de deepfake generalizável
[CVPR 2022] Detectando Deepfakes com papel de imagens autocombinadas
[CVPR 2022] Aprendizagem autosupervisionada de exemplo adversário: Rumo a boas generalizações para artigo de detecção de deepfake
[CVPR 2021] Mineração de falsificação representativa para papel de detecção de rosto falso
[ICCV 2021] Autoconsistência de aprendizagem para documento de detecção de deepfake
[arXiv 2024] APROVEITANDO TRANSFORMAÇÕES DE WAVELET PARA DETECÇÃO DE FALSA GENERALIZÁVEL DE DEEPFAKE Papel
[arXiv 2024] Rede de agregação de múltiplos contextos e frequências para papel de detecção de deepfake
[AAAI 2024] Detecção de deepfake com reconhecimento de frequência: melhorando a generalização por meio do documento de aprendizagem do espaço de frequência
[ICASSP 2024] Mascaramento de frequência para papel de detecção universal de deepfake
[CVPR 2023] Aprendizado de gráfico dinâmico com raciocínio de relação de frequência espacial guiado por conteúdo para artigo de detecção de deepfake
[AAAI 2022] FrePGAN: detecção robusta de deepfake usando documento de perturbações em nível de frequência
[AAAI 2022] ADD: Atenção de frequência e destilação de conhecimento baseada em multivisualização para detectar papel de imagens deepfake compactadas de baixa qualidade
[CVPR 2021] Aprendizagem superficial em fase espacial: repensando a detecção de falsificação de rosto em papel de domínio de frequência
[CVPR 2021] Artigo Generalizando a detecção de falsificação de rosto com recursos de alta frequência
[CVPR 2021] Aprendizado de características discriminativas com reconhecimento de frequência supervisionado por perda de centro único para papel de detecção de falsificação facial
[AAAI 2021] Aprendizagem de relação local para papel de detecção de falsificação facial
[ECCV 2020] Pensando em Frequência: Detecção de Falsificação de Rosto por Mineração de Documento de Pistas com Consciência de Frequência
[TMM 2024] DIP: Aprendizagem por difusão de padrão de inconsistência para papel geral de detecção de DeepFake
[arXiv 2024] FakeFormer: transformadores eficientes baseados em vulnerabilidades para papel de detecção de deepfake generalizável
[arXiv 2024] APROVEITANDO TRANSFORMAÇÕES DE WAVELET PARA DETECÇÃO DE FALSA GENERALIZÁVEL DE DEEPFAKE Papel
[arXiv 2024] Detecção de falsificação de rosto com papel de backbone elaborado
[arXiv 2024] Sobre os ombros de gigantes: reprogramando o modelo de linguagem visual para papel geral de detecção de deepfake
[arXiv 2024] Guiado e fundido: CLIP-ViT congelado eficiente com orientação de recursos e fusão de recursos em vários estágios para papel de detecção de deepfake generalizável
[arXiv 2024] Detecção de Deepfake de conjunto aberto: um método de adaptação com eficiência de parâmetros com papel de mistura de estilo falsificado
[arXiv 2024] Uma pesquisa oportuna sobre transformador de visão para papel de detecção de deepfake
[arXiv 2024] Explorando transformadores de visão autosupervisionados para detecção de deepfake: um artigo de análise comparativa
[arXiv 2024] Mistura de especialistas de baixo escalão para papel transferível de detecção de imagens geradas por IA
[arXiv 2024] MoE-FFD: Mistura de especialistas para papel de detecção de falsificação facial generalizada e com parâmetros eficientes
[CVPR 2023] AUNet: Relações de aprendizagem entre unidades de ação para documento de detecção de falsificação facial
[ACM MM 2023] UMMAFormer: Uma estrutura de transformador adaptativo multimodal universal para papel de localização de falsificação temporal
[ICCVW 2023] Deepfakes disfarçados: detectando segmentos falsos em papel de vídeo
[arXiv 2023] Adaptador DeepFake: Adaptador de nível duplo para papel de detecção DeepFake
[MIPR 2023] Aprimorando a detecção geral de falsificação de rosto por meio do transformador de visão com papel de adaptação de baixa classificação
[arXiv 2024] Compreendendo e melhorando as detecções de imagens geradas por IA sem treinamento com o documento Vision Foundation Models
[arXiv 2024] Adaptador forense: adaptando CLIP para papel de detecção de falsificação facial generalizável
[arXiv 2024] ForgeryGPT: modelo multimodal de grande linguagem para detecção e localização de falsificação de imagens explicáveis
[ACCV 2024] DPL: detecção de DeepFake de qualidade cruzada por meio de documento de aprendizagem duplo progressivo
[WACV 2025] DeCLIP: Decodificando representações CLIP para localização deepfake Artigo
[arXiv 2024] X2-DFD: UMA ESTRUTURA PARA DETECÇÃO DEEPFAKE EXPLICÁVEL E EXTENSÍVEL Papel
[arXiv 2024] MFCLIP: CLIP multimodal de granulação fina para papel de detecção de falsificação facial de difusão generalizável
[arXiv 2024] FFAA: Artigo do assistente de análise de falsificação facial explicável baseado em modelo de linguagem grande multimodal
[arXiv 2024] C2P-CLIP: Injetando prompt comum de categoria no CLIP para aprimorar a generalização no papel de detecção de Deepfake
[arXiv 2024] GM-DF: documento generalizado de detecção de deepfake em vários cenários
[arXiv 2024] Rumo a uma detecção mais geral de Deepfake baseada em vídeo por meio de adaptação guiada por recursos faciais para papel de modelo básico
[arXiv 2024] FakeBench: descubra o calcanhar de Aquiles das imagens falsas com grandes modelos multimodais de papel
[CVPR Workshop 2024] O ChatGPT pode detectar DeepFakes? Um estudo sobre o uso de modelos multimodais de grande linguagem para artigos forenses de mídia
[arXiv 2024] SHIELD: uma referência de avaliação para falsificação de rosto e detecção de falsificação com papel multimodal de modelos de linguagem grande
[arXiv 2024] Raciocínio de bom senso para documento de detecção profunda de falsificações
[ACM ICMRW 2024] Rumo à avaliação quantitativa de métodos explicáveis de IA para papel de detecção de deepfake
[arxiv 2023] Transformador de visão adaptativo com reconhecimento de falsificação para papel de detecção de falsificação facial
[arXiv 2023] Rumo ao papel geral de detecção de falsificação facial visual-linguística
[ToMM 2024] Aprendizado de recursos invariantes de domínio e discriminativos de patch para papel geral de detecção de deepfake
[ICME 2023] Aprendizagem de recursos invariantes de domínio para papel geral de detecção de falsificação de rosto
[ICDM 2023] Perda de anel concêntrico para papel de detecção de falsificação facial
[arXiv 2024] Capture artefatos por meio de desembaraço progressivo e purificação de identidades combinadas para papel de detecção de deepfake
[CVPR 2024] Preservando a generalização da justiça no documento de detecção de Deepfake
[arXiv 2024] Desacoplando a semântica de falsificação para papel de detecção de deepfake generalizável
[arXiv 2023] Melhorando a detecção de Deepfake entre conjuntos de dados com papel de decomposição profunda de informações
[ICCV 2023] UCF: Descobrindo recursos comuns para papel de detecção generalizável de deepfake
[ECCV 2022] Explorando informações de conteúdo desembaraçadas para papel de detecção de falsificação facial
[CVPR 2023] MARLIN: Autoencoder mascarado para papel de aprendizagem de representação de vídeo facial
[CVPR 2022] Aprendizagem de classificação de reconstrução ponta a ponta para papel de detecção de falsificação facial
[IJCAI 2021] Além do espectro: detectando Deepfakes por meio de papel de ressíntese
[CVPRW 2020] OC-FakeDect: Classificação de Deepfakes usando papel autoencoder variacional de classe única
[CVPR 2024] EditGuard: Marca d'água de imagem versátil para localização de adulteração e papel de proteção de direitos autorais
[WACV 2024] Localização deepfake fracamente supervisionada em imagens geradas por difusão Artigo
[arXiv 2024] Delocate: Detecção e localização para vídeos Deepfake com papel de rastros adulterados localizados aleatoriamente
[CVPR 2023] MaLP: Localização de manipulação usando um documento de esquema proativo
[CVPR 2023] Vazamento implícito de identidade: o obstáculo para melhorar o documento de generalização da detecção de deepfake
[ACM MM 2023] Localize e verifique: uma rede de dois fluxos para papel aprimorado de detecção de deepfake
[CVPR 2020] Raio X facial para papel de detecção de falsificação facial mais geral
[CVPR 2020] Sobre a detecção de papel de manipulação digital de rosto
[NeurIPS 2024] DiffusionFake: Aprimorando a generalização na detecção de Deepfake por meio de papel de difusão estável guiada
[CVPR 2023] Documento de detecção de troca de rosto deepfake baseado em identidade implícita
[CVPR 2022] Protegendo celebridades do DeepFake com papel transformador de consistência de identidade
[TPAMI 2021] Detecção de DeepFake com base em discrepâncias entre rostos e seu contexto
[ICCV 2021] ID-Reveal: documento de detecção de vídeo DeepFake com reconhecimento de identidade
[arXiv 2023] DomainForensics: expondo falsificação facial em domínios por meio de documento de adaptação bidirecional
[AAAI 2022] ADD: Atenção de frequência e destilação de conhecimento baseada em multivisualização para detectar papel de imagens deepfake compactadas de baixa qualidade
[ACM MM 2021] CoReD: Generalizando a detecção de mídia falsa com representação contínua usando papel de destilação
[CVPRW 2021] FReTAL: Generalizando a detecção de Deepfake usando destilação de conhecimento e documento de aprendizagem de representação
[Journal of Mathematical Imaging and Vision 2015] Artigo de Baricentros de Medidas Fatiado e Radon Wasserstein
[arXiv 2024] Aprendizado multitarefa orientado à semântica para detecção de DeepFake: um artigo de abordagem de incorporação conjunta
[ToMM 2024] Dominando a detecção de Deepfake: uma abordagem de ponta para distinguir papel de imagens GAN e modelo de difusão
[CVPR 2023] Papel hierárquico de detecção e localização de falsificação de imagens refinadas
[ICCV 2023] Espaço-guia controlável para papel generalizável de detecção de falsificação facial
[arXiv 2024] Sobre a eficácia do alinhamento de conjuntos de dados para papel de detecção de imagens falsas
[CVPR 2024] LaRE ^ 2: Método baseado em erro de reconstrução latente para papel de detecção de imagem gerada por difusão
[VISAPP 2024] Rumo à detecção de modelo de difusão Deepfakes Paper
[arXiv 2024] Papel de detecção de falsificação facial por difusão
[ICCV 2023] DIRE para papel de detecção de imagem gerada por difusão
[ICASSP 2023] Sobre a detecção de imagens sintéticas geradas por modelos de difusão Artigo
[ICCVW 2023] Detecção de imagens geradas por modelos de difusão profunda usando seu papel de dimensionalidade intrínseca local
[ICMLW 2023] Expondo o falso: papel eficaz para detecção de imagens geradas por difusão
[ECCV 2022] Detecção e recuperação de papel de manipulação sequencial de DeepFake
[arXiv 2023] Papel robusto de detecção sequencial de DeepFake
[CVPR 2024] Aprendizado contrastivo para classificação e localização DeepFake por meio de documento de classificação multi-rótulo
[TIFS 2024] Artigo de rede de multicolaboração e multisupervisão para recursos de detecção sequencial de deepfake
[Transactions on Consumer Electronics 2024] Detectando manipulação sequencial de deepfake via espectral com atenção em pirâmide em papel de IoT do consumidor
[arXiv 2024] Escondendo rostos à vista de todos: defendendo DeepFakes interrompendo o papel de detecção de rosto
[arXiv 2024] Características faciais são importantes: um artigo de abordagem de detecção proativa de deepfake baseado em marca d'água dinâmica
[arXiv 2024] ID-Guard: uma estrutura universal para combater a manipulação facial por meio de quebra de papel de identificação
[IJCAI 2024] As marcas d'água são bugs para detectores Deepfake? Repensando o artigo forense proativo
[TIFS 2024] Defesa Dupla: Marca d'água robusta adversária, rastreável e invisível contra papel de troca de rosto
[CVPR 2023] MaLP: Localização de manipulação usando um documento de esquema proativo
[ACM MM 2023] SepMark: Marca d’água separável profunda para rastreamento de fonte unificada e papel de detecção de deepfake
[arXiv 2023] A extração de recursos é mais importante: interrupção universal do Deepfake por meio do papel de extratores de recursos do conjunto de ataque
[arXiv 2023] Marca d'água perceptiva de identidade robusta contra papel de troca de rosto deepfake
[CVPR 2022] Papel de detecção proativa de manipulação de imagem
[ICLR 2022] Divulgação responsável de modelos generativos usando papel de impressão digital escalável
[ECCV 2022] TAFIM: Artigo sobre ataques adversários direcionados contra manipulações de imagens faciais
[AAAI 2022] Marca d'água CMUA: uma marca d'água adversária universal de modelo cruzado para combater o papel deepfake
[IJCAI 2022] Antifalsificação: Rumo a um ataque furtivo e robusto de interrupção do DeepFake por meio de documento de perturbações com reconhecimento de percepção adversária
[AAAI 2021] Artigo de Iniciativa de Defesa contra Manipulação Facial
[CVPRW 2020] Disrupção de Deepfakes: Ataques Adversariais Contra Redes de Tradução Condicional de Imagens e Sistemas de Manipulação Facial Artigo
[WACVW 2020] Artigo sobre como interromper algoritmos DeepFake baseados em tradução de imagens com ataques adversários
[ICLR 2024] DIAGNÓSTICO: Detectando usos de dados não autorizados em papel de modelos de difusão de texto para imagem
[NeurIPSW 2024] DiffusionShield: uma marca d'água para proteção de direitos autorais de dados contra papel de modelos de difusão generativa
[ICCV 2023] A assinatura estável: enraizando marcas d’água em modelos de difusão latente
[TPS-ISA 2023] Papel de marca d'água invisível para modelos de difusão de geração de áudio
[arXiv 2023] Uma receita para papel de modelos de difusão de marca d'água
[arXiv 2023] LEAT: Rumo à ruptura robusta de Deepfake em cenários do mundo real por meio de documento de ataque de conjunto latente
[Applied Soft Computing 2023] AVFakeNet: Um modelo unificado de aprendizado profundo Dense Swin de ponta a ponta para detecção de deepfakes audiovisuais Papel
[APSIPA ASC 2022] Detecção de falsificação multimodal usando Ensemble Learning Paper
[ICCV 2021] Documento conjunto de detecção audiovisual de deepfake
[ACM MMW 2021] Avaliação de um conjunto de dados Deepfake multimodal de áudio e vídeo usando papel de detectores unimodais e multimodais
[BMVC 2024] Detectando deepfakes audiovisuais com inconsistências refinadas
[arXiv 2024] Atenção contextual intermodal para detecção e localização audiovisual de deepfake
[TIFS 2023] AVoiD-DF: aprendizagem conjunta audiovisual para detecção de papel deepfake
[arXiv 2022] Uma rede multimodal baseada em atenção audiovisual para papel de detecção de vídeos de rostos falantes falsos
[ICCV 2021] Documento conjunto de detecção audiovisual de deepfake
[arXiv 2024] Integração de recursos audiovisuais para papel de detecção multimodal de deepfake
[arXiv 2024] AVT2-DWF: Melhorando a detecção de Deepfake com fusão audiovisual e artigo sobre estratégias de ponderação dinâmica
[Image Communication 2023] Ampliando pistas de falsificação multimodal para detecção de Deepfake Paper
[arXiv 2023] DF-TransFusion: detecção multimodal de deepfake por meio de atenção cruzada de áudio labial e papel de autoatenção facial
[DICTA 2022] Você realmente quer dizer isso? Conjunto de dados audiovisuais deepfake orientado a conteúdo e método multimodal para papel de localização de falsificação temporal
[APSIPA ASC 2022] Detecção de falsificação multimodal usando Ensemble Learning Paper
[ACM MMW 2021] Avaliação de um conjunto de dados Deepfake multimodal de áudio e vídeo usando papel de detectores unimodais e multimodais
[ICASSP 2024] Regularização entre modalidades e dentro da modalidade para papel de detecção audiovisual de DeepFake
[arXiv 2024] AVT2-DWF: Melhorando a detecção de Deepfake com fusão audiovisual e artigo sobre estratégias de ponderação dinâmica
[arXiv 2023] MIS-AVoiDD: Invariante de modalidade e representação específica para papel de detecção audiovisual de deepfake
[CVPRW 2023] Multimodaltrace: Detecção de Deepfake usando Documento de Aprendizagem de Representação Audiovisual
[arXiv 2024] DiMoDif: Diferenciação de modalidade de discurso-informação para detecção e localização de deepfake audiovisual
[ICME 2024] Aprendizagem de correlação explícita para artigo de detecção de deepfake intermodal generalizável
[TIFS 2023] AVoiD-DF: aprendizagem conjunta audiovisual para detecção de papel deepfake
[CVPRW 2023] Multimodaltrace: Detecção de Deepfake usando Documento de Aprendizagem de Representação Audiovisual
[arXiv 2024] Integração de recursos audiovisuais para papel de detecção multimodal de deepfake
[ICCV 2021] Documento conjunto de detecção audiovisual de deepfake
[ICASSP 2024] Regularização entre modalidades e dentro da modalidade para papel de detecção audiovisual de DeepFake
[TIFS 2023] AVoiD-DF: aprendizagem conjunta audiovisual para detecção de papel deepfake
[Image Communication 2023] Ampliando pistas de falsificação multimodal para detecção de Deepfake Paper
[arXiv 2023] MIS-AVoiDD: Invariante de modalidade e representação específica para papel de detecção audiovisual de deepfake
[ICIP 2024] Papel detector de deepfake audiovisual com reconhecimento de estatísticas
[ToMM 2023] Homogeneidade de voz-face diz ao artigo Deepfake
[arXiv 2023] Detecção de deepfake multimodal não supervisionada usando artigo de inconsistências intra e intermodais
[arXiv 2024] Contornando atalhos em conjuntos de dados audiovisuais de detecção de deepfake com aprendizagem não supervisionada Artigo
[CVPR 2024] AVFF: Fusão de recursos audiovisuais para papel de detecção de deepfake de vídeo
[CVPR 2023] Análise forense de vídeo auto-supervisionada por documento de detecção de anomalias audiovisuais
[ToMM 2023] Abordagem neurossimbólica multimodal para artigo explicável de detecção de deepfake
[TCSVT 2023] PVASS-MDD: Autosupervisão preditiva de alinhamento visual e áudio para papel de detecção multimodal de deepfake
[CVPRW 2023] Artigo audiovisual de detecção de pessoa de interesse DeepFake
[TPAMI 2024] Detecção e aterramento da manipulação de mídia multimodal e além do papel
[ICASSP 2024] Explorando recursos específicos da modalidade para detecção de manipulação multimodal e papel de aterramento
[ICME 2024] Explicações contrafactuais para detecção de falsificação facial por meio da remoção adversária de artefatos de papel
[arXiv 2023] Estrutura unificada assistida por frequência para detecção e aterramento de papel de manipulação multimodal
[CVPR 2023] Detecção e aterramento de papel de manipulação de mídia multimodal
[ACM MM 2024] Artigo do Desafio de Detecção de 1M-Deepfakes
[ECCVW 2024] Explorando os pontos fortes e fracos do ataque de super-resolução em documento de detecção de deepfake
[arXiv 2024] Ampliação adversária para enganar a detecção de deepfake por meio de papel de super resolução
[AAAI 2024] TraceEvader: Tornando os DeepFakes mais indetectáveis por meio da evasão do documento de atribuição do modelo de falsificação
[ICASSP 2024] AdvShadow: evitando a detecção de DeepFake por meio de documento de ataque de sombra adversário
[CVPR 2023] Evasão de classificadores forenses com documento de faces adversárias condicionadas por atributos
[ICCV 2023] GAN com reconhecimento de frequência para papel de geração de manipulação adversária
[TCSVT 2023] Evitando a detecção de DeepFake por meio de papel de filtragem de entalhe de domínio espacial implícito
[arXiv 2023] Explorando ataques de caixa preta baseados em decisão em papel de detecção de falsificação facial
[arXiv 2023] Explorando ataques de caixa preta baseados em decisão em papel de detecção de falsificação facial
[arXiv 2023] AVA: ataque adversário baseado em variação de atributos discretos, ignorando o papel de detecção DeepFake
[arXiv 2023] Transforme o falso em real: ataques adversários contra o papel de detecção de deepfake
[CVPR 2022] Explorando ataques adversários de frequência para papel de detecção de falsificação facial
[WDCW 2022] Avaliando a robustez de modelos de detectores Deepfake baseados em sequência por documento de perturbação adversária
[ICIP 2021] Exemplos adversários imperceptíveis para papel de detecção de imagens falsas
[CVPRW2021] Ameaças adversas à detecção de DeepFake: um artigo de perspectiva prática
[WACV 2021] Adversarial Deepfakes: Avaliando a vulnerabilidade de detectores de Deepfake a exemplos de adversários
[CVPRW 2020] Evitando detectores de imagens falsas com papel de ataques de caixa branca e preta
[ECCVW 2020] Ataque adversário à detecção de deepfake usando papel de patches de textura baseado em RL
[IJCNN 2020] Perturbações adversárias enganam o papel dos detectores deepfake
[ICLR 2024] Rosto de falsificação envenenado: Rumo a ataques de backdoor em papel de detecção de falsificação de rosto
[arXiv 2024] É possível fazer backdoor na detecção de falsificação de rosto com gatilhos naturais? Papel
[BigDIA 2023] Real não é verdade: ataques backdoor contra documento de detecção de deepfake
[AAAI 2024] Tradução de espectro para refinamento de geração de imagens (STIG) com base em aprendizagem contrastiva e papel de perfil de filtro espectral
[WACVW 2024] Sobre a vulnerabilidade dos detectores DeepFake a ataques gerados pelo artigo de modelos de difusão de eliminação de ruído
[CVPR 2023] Evitando detectores DeepFake por meio de documento de consistência estatística adversária
[IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing 2023] Tornando DeepFakes mais espúrios: evitando a detecção de falsificação de rosto profundo por meio de papel de ataque de remoção de rastros
[CVPR 2022] Pense duas vezes antes de detectar imagens falsas geradas por GAN em seu papel de impressão de domínio espectral
[ACM MM 2022] Derrotando DeepFakes por meio de documento de reconstrução visual adversário
[CVPR 2021] Explorando imagens falsas adversárias em papel múltiplo facial
[ACM MM 2020] FakePolisher: Tornando DeepFakes mais evasivos de detecção por meio de papel de reconstrução superficial
[arXiv 2020] FakeRetouch: evitando a detecção de DeepFakes por meio da orientação de papel de ruído deliberado
[WACV 2024] D4: Detecção de deepfakes de difusão adversária usando papel de conjuntos disjuntos
[TIFS 2024] DF-RAP: Uma perturbação adversária robusta para a defesa contra deepfakes em cenários de redes sociais do mundo real
[ICMM 2024] Detecção adversarialmente robusta de deepfake por meio de documento de aprendizagem de similaridade de recurso adversário
[arXiv 2024] Detecção baseada em XAI de ataques adversários em papel de detectores Deepfake
[FG 2023] FaceGuard: uma defesa auto-supervisionada contra imagens faciais adversárias Artigo
[Série de Simpósios IEEE sobre Inteligência Computacional 2022] Artigo de detecção de vídeo Deepfake adversamente robusto
[Journal of Electronic Imaging 2021] EnsembleDet: conjunto contra ataque adversário em papel de detecção de deepfake
[arXiv 2021] Detecção de mídia deepfake adversamente robusta usando previsões de redes neurais convolucionais fundidas Artigo
[arXiv 2024] Detecção de deepfake em tempo real no papel do mundo real
[CVPR 2024 DFAD Workshop] Mais rápido que mentiras: detecção de deepfake em tempo real usando redes neurais binárias Artigo
[arXiv 2024] Aprendizagem federada de detecção de falsificação de rosto com papel de representação personalizado
[TIFS 2023] FedForgery: detecção generalizada de falsificação de rosto com aprendizado federado residual.
[2022 IEEE 24º Workshop Internacional sobre Processamento de Sinais Multimídia (MMSP)] Detecção de Deepfake com Documento de Proteção de Privacidade de Dados
