用于通用深度伪造检测的伪造语义解耦

本文提出一种新方法用于检测深度伪造 (DeepFake)，通过语义解耦来提升检测的通用性。目前存在多种深度伪造技术，这些技术不仅具有独特的伪造语义，还可能共享常见的伪造语义。独特的伪造语义和无关内容语义可能导致过拟合，妨碍深度伪造检测器的通用性。对于我们提出的方法，在解耦后，可从深度伪造中提取常见伪造语义，并用于开发深度伪造检测器的通用性。此外，为追求更好的通用性，我们设计了自适应高通模块和两阶段训练策略，以提高解耦语义的独立性。在 FF++, Celeb-DF, DFD 和 DFDC 数据集上的评估显示，我们的方法在检测和通用性方面表现优异。代码地址: https://github.com/leaffeall/DFS-GDD。