网站推广的策略有哪些,wordpress ajax 文件,最新大连市热议新闻,织梦本地做网站近年来#xff0c;深度伪造#xff08;Deepfake#xff09;技术的迅猛发展带来了极大的安全隐患。从虚假新闻、明星换脸#xff0c;到诈骗与政治操控#xff0c;伪造人脸内容#xff08;Face Forgery#xff09;正在不断挑战我们的内容信任边界。在这一背景下#xff0…近年来深度伪造Deepfake技术的迅猛发展带来了极大的安全隐患。从虚假新闻、明星换脸到诈骗与政治操控伪造人脸内容Face Forgery正在不断挑战我们的内容信任边界。在这一背景下伪造人脸检测Face Forgery Detection, FFD技术正成为学术与产业界关注的焦点。
然而现有FFD方法普遍依赖图像模态特征并多针对GAN生成图像设计对扩散模型Diffusion Models等先进生成范式的伪造样本识别效果不佳。同时细粒度噪声、跨模态信息等潜在伪造线索尚未被有效挖掘。
为破解这些瓶颈最近学习了一项来自齐鲁工业大学山东省科学院、大湾区大学、深圳大学、新加坡国立大学、天津理工大学等单位的最新研究提出了MFCLIPMulti-modal Fine-grained CLIP一种通用扩散人脸伪造检测模型DFFD: Diffusion Face Forgery Detection。该工作已被2025年**IEEE Transactions on Information Forensics and Security (TIFS)**正式接收。 论文信息 Yaning Zhang, Tianyi Wang, Zitong Yu, et al. MFCLIP: Multi-modal Fine-grained CLIP for Generalizable Diffusion Face Forgery Detection IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 2025 1. 深入噪声维度揭示伪造痕迹
研究发现真实与伪造人脸图像在SRM高通滤波噪声分布上存在显著差异尤其是在“最丰富图像块”Richest Patches中真实图像表现出更强的纹理与噪声保留而伪造图像则表现为噪声衰减。这一发现为后续的伪造识别提供了基础。 2. 构建多模态伪造表征架构
MFCLIP模型引入三大核心模块 多模态视觉编码器MVE由图像编码器与噪声编码器构成分别提取空间纹理与局部噪声特征并融合为统一伪造特征。 细粒度语言编码器FLE文本生成器FTG借助层级提示如部位、细节、生成方式等捕捉伪造的语义特征引导视觉对齐。 样本对注意力模块SPA灵感来自CLIP模型的对比学习机制改进负样本处理通过可学习的相关性权重机制提升跨模态对齐鲁棒性。 以上为论文中的模型框架图 3. 高扩展性、可解释性与强泛化能力
MFCLIP不仅支持插拔式SPA模块集成还可视化展示视觉与文本关注区域具备良好的可解释性。大量实验表明模型在跨生成器、跨伪造方式、跨数据集等复杂场景下表现出极强的泛化能力显著优于当前FFD主流模型。 模型结构简述 FTG → FLE生成并编码多粒度文本提示如“眉毛不自然”、“光影不一致”等提供伪造语义引导。 图像块选择器定位图像中最具纹理信息的区域挖掘局部伪造痕迹。 MVE模块双分支提取图像纹理与SRM噪声特征并融合生成伪造特征表示。 SPA模块增强负样本之间的语义对比提升跨模态相似性衡量的稳定性与准确性。 细粒度文本生成器示意图 图像块选择器示意图
实验结果
在多个主流Deepfake数据集如FF、DFDC、WildDeepfake等上的实证结果显示MFCLIP在以下方面均有显著提升 检测精度Accuracy提升 跨域鲁棒性更强 Diffusion模型样本识别性能更优 可视化伪造区域定位更准确
