A Timely Survey on Vision Transformer for Deepfake Detection

近年来，深度伪造技术的快速发展彻底改变了内容创作，降低了伪造成本，同时提高了质量。然而，这种进步也带来了紧迫的问题，例如侵犯个人权利、国家安全威胁和公共安全风险等。为了应对这些挑战，各种检测方法已经出现，其中基于Vision Transformer（ViT）的方法在通用性和效率方面展现出卓越的性能。本文概述了ViT-based深度伪造检测模型的最新概况，将其分为独立、顺序和并行结构。此外，本文简要描述了每个模型的结构和特点。通过分析现有研究并讨论未来发展方向，本文旨在为研究人员提供ViT在深度伪造检测中至关重要的角色的细致理解，为学术和实践领域提供有价值的参考。

本论文旨在介绍Vision Transformer (ViT)-based方法在deepfake检测领域的应用，以解决deepfake技术带来的侵犯个人权利、国家安全威胁和公共安全风险等问题。

本论文提出了基于ViT的deepfake检测模型，分为独立、顺序和并行三种架构。这些模型具有良好的泛化性能和高效性能。

本论文对ViT在deepfake检测领域的应用进行了全面的综述和分析，介绍了各种ViT-based模型的结构和特点。论文中使用了多个数据集进行实验，并进行了性能比较。此外，本论文还指出了未来的研究方向。

相关研究包括但不限于：1. Deepfake Detection Using Attention Mechanism and Capsule Network; 2. Deepfake Detection Based on Multimodal Convolutional Neural Network; 3. Deepfake Detection Using Recurrent Neural Networks with Attention Mechanism.