Diffusion Deepfake

最近的生成式AI技术进展，主要通过扩散模型，给真实世界中的深度伪造检测带来了重大挑战。图像细节的逼真度增加、内容的多样性以及广泛公众的可访问性，使得这些复杂的深度伪造的识别变得更加困难。鉴于当前深度伪造检测器面临的这种不断发展的威胁的紧迫性，我们的论文引入了两个由最先进的扩散模型生成的广泛深度伪造数据集，因为其他数据集缺乏多样性且质量较低。我们广泛的实验也表明，相比其他人脸深度伪造数据集，我们的数据集更具挑战性。我们的战略数据集创建不仅挑战了深度伪造检测器，而且为更多的评估设立了新的基准。我们的全面评估揭示了现有检测方法的困境，这些方法通常针对特定的图像领域和操作进行优化，难以有效适应扩散深度伪造的复杂性质，限制了它们的实用性。为了解决这个关键问题，我们研究了增强训练数据多样性对代表性检测方法的影响。这涉及扩展操作技术和图像领域的多样性。我们的研究结果表明，增加训练数据的多样性可以提高模型的泛化能力。此外，我们提出了一种新的动量难度提升策略，以解决训练数据异质性带来的额外挑战。这种策略根据学习难度动态分配适当的样本权重，增强模型对易于和具有挑战性的样本的适应性。对现有和新提出的基准的广泛实验表明，我们的模型优化方法显著超越了以前的替代方法。

论文旨在解决当前生成对抗网络（GAN）制造的深度伪造（deepfake）技术对现有深度学习模型检测的挑战。作者提出了两个全面的深度伪造数据集，并探究了增加训练数据多样性对于提高模型泛化能力的影响。

文章的关键思路是通过增加数据集的多样性来提高深度伪造检测模型的泛化能力，同时提出了一种新的动量难度提升策略来处理数据集异质性的问题。

论文提出了两个全面的深度伪造数据集，展示了这些数据集相对于其他数据集的挑战性。作者还提出了一种新的动量难度提升策略来处理数据集异质性的问题，并在现有和新提出的基准测试中进行了广泛实验。作者的模型优化方法显著超越了先前的替代方法。

在这个领域中，最近的相关研究包括：《Deep Video Portraits》、《StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains》、《FaceForensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images》等。