RLDF

新的RLDF数据集针对局部面部操纵的深度伪造检测

研究人员推出了RLDF，这是一个新的数据集和基准，旨在评估专门针对局部面部操纵的深度伪造检测模型。现有模型在篡改仅限于局部面部子区域而非完整面部交换时，通常会遇到困难。RLDF数据集使用区域感知合成模型生成，包含超过200万张跨越不同面部区域的局部面部交换图像。评估显示，当前检测器在该数据集上的性能显著下降，因此提出了一个掩码引导的交叉注意力模型，作为检测区域级操纵的更有效基线。