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CelebA-Spoof
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新的强化学习方法提高了AI人脸防伪的泛化能力
研究人员开发了一种名为“基于接地感知的裁判奖励强化学习”（GA-JRRL）的新型强化学习方法，以提高多模态大语言模型（MLLMs）在人脸防伪（FAS）方面的域外泛化能力。传统方法在验证FAS模型的推理过程方面存在困难，仅依赖于稀疏的判断信号。GA-JRRL通过使用视觉-语言裁判模型，根据证据锚定、逻辑连贯性和领域知识对推理链进行评分，有效地将图像本身转化为验证信号，从而解决了这一问题。该方法在两个域外基准测试中降低了平均分类错误率（A…
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RoboFake：人形机器人对深度伪造检测器构成新威胁
研究人员发现了一种名为 RoboFake 的新型呈现攻击，它利用人形面部机器人来绕过深度伪造检测系统。这些机器人可以模仿人类的语音和表情，创建一个物理的、未经像素编辑的面部，从而欺骗当前的检测模型。虽然一些专门的呈现攻击检测模型在应对这些机器人方面显示出潜力，但它们难以处理经过处理的人类数据，而通用的深度伪造检测器通常无法识别 RoboFake，这表明它们目前的有效性是由于其人工外观，而不是真正的检测能力。