哪张脸？谁的身份？解决深度伪造在多人场景下的双重挑战
计算机视觉与模式识别
2026-04-30 v1
摘要
与单人伪造不同，深度伪造在复杂多人交互场景（如群体照片和多人会议）中更贴近现实威胁。尽管现有主动取证解决方案在单人场景下表现良好，但严重依赖“单人”设置，难以有效解决深度伪造在复杂多人环境中的局部化与来源追溯问题。为此，本文提出了 Deep Attributable Watermarking Framework（DAWF）。该框架采用 novel 多人编码器-解码器架构，绕过传统取证方法繁冗的离线预处理步骤，实现高效的网络内并行水印嵌入与跨人协作处理。关键地，我们提出了选择性区域监督损失。这一创新机制引导解码器仅聚焦于被深度伪造篡改的面部区域。凭借该机制及嵌入的身份载荷，DAWF 实现了“哪里 + 谁”的双重目标，回答了哪些面部区域被伪造以及伪造了谁的两个问题。大量实验在具有挑战性的多人数据集上表明，DAWF 在复杂多人场景下实现了卓越的深度伪造局部化与可追溯性。
引用
@article{arxiv.2604.26342,
title = {Which Face and Whose Identity? Solving the Dual Challenge of Deepfake Proactive Forensics in Multi-Face Scenarios},
author = {Lei Zhang and Zhiqing Guo and Dan Ma and Gaobo Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.26342},
year = {2026}
}