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English(EN) MAVOS-DD: Multilingual Audio-Video Open-Set Deepfake Detection Benchmark

新基准使用多语言、开放集视频数据挑战深度伪造检测器

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出 MAVOS-DD，这是一个专为多语言音视频深度伪造检测设计的新基准。该数据集包含约 350 小时的八种语言视频，其中很大一部分是使用各种深度伪造模型生成的。该基准的结构旨在通过限制训练期间可用的生成模型和语言来创建具有挑战性的开放集评估场景。实验表明，当前最先进的深度伪造检测器在这些开放集条件下难以维持性能。 AI

影响 该基准可能会促进能够处理不同语言和未见生成技术的更鲁棒的深度伪造检测模型的开发。

排序理由 该项目是一篇研究论文，介绍了一个用于深度伪造检测的新基准数据集。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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新基准使用多语言、开放集视频数据挑战深度伪造检测器

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Florinel-Alin Croitoru, Vlad Hondru, Marius Popescu, Radu Tudor Ionescu, Fahad Shahbaz Khan, Mubarak Shah ·

    MAVOS-DD: Multilingual Audio-Video Open-Set Deepfake Detection Benchmark

    arXiv:2505.11109v2 Announce Type: replace-cross Abstract: We present the first large-scale open-set benchmark for multilingual audio-video deepfake detection. Our dataset comprises nearly 350 hours of real and fake videos across eight languages, with 59% of data being generated. …

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