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新的深度伪造检测框架应对低分辨率和视频挑战

研究人员开发了两个新的深度伪造检测框架，解决了当前模型的局限性。第一个是AdaGate-DF，它通过自适应地将样本通过双重多出口系统来节省计算量，专为低分辨率和资源受限的环境设计。它在基准数据集上实现了高精度，同时保持了低推理延迟。第二个框架是模态特定频率蒸馏（MSFD），专注于持续的视频深度伪造检测。MSFD将视频特征分解为空间、时间和时空模态，以在连续的模型更新中保留知识，在适应新的伪造模式方面优于现有方法。