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实体 Yuezun Li

Yuezun Li

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  1. TOOL · CL_165229 ·

    新的FacePoison防御措施通过欺骗人脸检测器来阻止深度伪造的创建

    研究人员开发了一种名为FacePoison的新防御策略,旨在对抗日益增长的深度伪造威胁。该方法通过在视频帧中引入细微的对抗性扰动,故意干扰人脸检测器的功能。由于许多深度伪造创建工具依赖于准确的人脸检测来提取和操纵图像,因此检测器故障会有效地削弱深度伪造的生成过程。一个名为VideoFacePoison的扩展通过在视频帧之间传播扰动,进一步优化了这一点,降低了计算成本,同时保持了对各种深度伪造模型的有效性。

  2. TOOL · CL_165168 ·

    Forensics Adapter 增强 CLIP 模型以实现可泛化的面部伪造检测

    研究人员开发了一种名为 Forensics Adapter 的新方法,该方法修改了 CLIP 模型,使其成为更有效、更具泛化能力的面部伪造检测器。与先前仅将 CLIP 视为特征提取器的方法不同,这种新适配器学习伪造面部的特定痕迹,例如混合边界。该适配器与 CLIP 一起工作,保持了其通用性,并确保在具有相对较少可训练参数的情况下在多个数据集上表现强劲。扩展版本 Forensics Adapter++ 通过新颖的提示学习策略整合文本模态…