近日jk 白丝，我校信息学院纪荣嵘教训团队在深度伪造检测规模获得新进展，关系霸术效果以“Continual Face Forgery Detection via Historical Distribution Preserving”为题发表在International Journal of Computer Vision（DOI：https://doi.org/10.1007/s11263-024-02160-1 ）。
连年来，面部伪造时刻赶快发展，带来了严重的安全威迫。现存的面部伪造检测神态试图学习天然具有等闲相宜性的特征，但在实质应用中仍然存在不及。此外，在历史锻真金不怕火数据上微调这些神态既耗时又需要广阔存储资源。本文聚焦于一个新颖且具有挑战性的问题：握续性面部伪造检测（Continual Face Forgery Detection，CFFD），其主张是灵验地从头的伪造袭击中学习，而不健忘之前的伪造袭击。
本文建议了一种历史散播保留（Historical Distribution Preserving，HDP）框架，用于保留和保重历史面部的散播。为此，本文使用通用拒抗扰动（Universal Adversarial Perturbation，UAP）来模拟历史伪造散播，并行使常识蒸馏时刻看护不同模子之间真确面部散播的变化。在锻真金不怕火新的数据的时辰，只需要将之前保存的扰动特征和真确数据诱惑，就不错规复出之前的伪造历史散播，共同锻真金不怕火后不错大大增强模子的抗渐忘性。本文还构建了一个新的CFFD基准，并打算了三种评估公约。等闲现实标明，HDP神态在这些基准上泄露优于现存的伊始进神态。除此以外和传统需要存储几千个样本的神态比较，本文的神态每一轮只需存储一张拒抗扰动就不错提高17%的抗渐忘率。
该论文第一作家是博士生孙可，通信作家是纪荣嵘教训，由陈燊（腾讯优图）、姚太平（腾讯优图）、孙晓帅教训和丁守鸿（腾讯优图）等互助完成。该霸术责任得到新一代东谈主工智能国度科技要紧专项（No. 2022ZD0118202），国度了得后生科学基金（No.62025603），国度天然科学基金（No.U21B2037、No.U22B2051、No.U23A20383、No.62176222、No.62176223、No.62176226、No.62072386、No.62072387、No.62072389、No.62002305、No.62272401）等相貌的救助。
日本av最漂亮演员论文王人集：https://doi.org/10.1007/s11263-024-02160-1
代码王人集：https://github.com/skJack/HDP
（信息学院）jk 白丝