论文阅读：DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection（Deepfake模型快速调参）

一、论文信息

论文名称：DeepFake-Adapter: Dual-Level Adapter for DeepFake Detection

作者团队：

项目主页：https://github.com/rshaojimmy/DeepFake-Adapter（代码暂未开源）

二、动机与创新

动机：目前的deepfake检测模型泛化能力差，将其归因于过拟合于低级的伪造模式，现有的 deepfake 检测方法仅关注低级别的伪造特征，例如局部纹理、混合边界或频率信息，这些特征可能无法有效对抗看不见或低质量的伪造，而伪造检测也应该关注高级语义，例如人脸风格和形状，某些人脸操作方法会改变这些语义，例如FaceForensics++数据集中的DeepFake和FaceSwap。这些高级语义可以用来进行深度伪造检测，因为它们可以抵御低级特征的变化，使用高级语义可以提高deepfake检测方法的泛化能力，使它们在对抗看不见或低质量的伪造方面更有效。