Practical Manipulation Model for Robust Deepfake Detection

📄 arXiv: 2506.05119v1 📥 PDF

作者: Benedikt Hopf, Radu Timofte

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-05

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出实用操控模型以增强深伪检测的鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 深伪检测 鲁棒性 图像处理 伪造样本 机器学习 数据增强 模型训练

📋 核心要点

  1. 现有深伪检测模型在非理想条件下的性能不稳定，容易被规避，影响实际应用。
  2. 本文提出的实用操控模型通过引入多样化的伪造方式和强降质训练，增强了模型的鲁棒性。
  3. 实验结果显示，模型在标准基准数据集上的性能显著提升，特别是在DFDC和DFDCP数据集上分别提高了3.51%和6.21%的AUC。

📝 摘要（中文）

现代深伪检测模型在跨数据集任务中表现出色，但在非理想条件下的检测性能仍然不稳定，限制了其在某些基准数据集上的成功。为此，本文提出了一种实用操控模型（PMM），扩展了伪造的空间，采用了泊松混合、更多样的掩码、生成器伪影和干扰物。通过在训练图像中添加强降质，提升了检测器的泛化能力和鲁棒性。实验结果表明，在DFDC和DFDCP数据集上，模型的AUC分别提高了3.51%和6.21%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有深伪检测模型在非理想条件下的鲁棒性不足问题，尤其是在面对多样化伪造手段时的性能不稳定。

核心思路：提出实用操控模型（PMM），通过引入泊松混合和多样化的掩码等技术，扩展伪造样本的空间，同时在训练中加入强降质，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、伪造样本生成、模型训练和评估四个主要模块。伪造样本生成模块采用泊松混合和多样化掩码，训练模块则引入强降质技术。

关键创新：最重要的创新在于扩展了伪造样本的生成方式，结合多种降质技术，使得模型在面对真实世界的伪造时表现更为稳健。

关键设计：在参数设置上，采用了多样化的掩码和生成器伪影，损失函数设计上注重对抗性训练，网络结构则基于现有的LAA骨干网络进行改进。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的实用操控模型在DFDC和DFDCP数据集上分别提高了3.51%和6.21%的AUC，相较于现有的最先进LAA骨干网络，显著提升了模型的鲁棒性和检测性能。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交媒体内容审核、视频监控系统和新闻真实性验证等。通过提高深伪检测的鲁棒性，可以有效防止虚假信息的传播，增强公众对数字内容的信任。未来，该模型的应用可能会扩展到更多需要图像真实性验证的场景。

📄 摘要（原文）

Modern deepfake detection models have achieved strong performance even on the challenging cross-dataset task. However, detection performance under non-ideal conditions remains very unstable, limiting success on some benchmark datasets and making it easy to circumvent detection. Inspired by the move to a more real-world degradation model in the area of image super-resolution, we have developed a Practical Manipulation Model (PMM) that covers a larger set of possible forgeries. We extend the space of pseudo-fakes by using Poisson blending, more diverse masks, generator artifacts, and distractors. Additionally, we improve the detectors' generality and robustness by adding strong degradations to the training images. We demonstrate that these changes not only significantly enhance the model's robustness to common image degradations but also improve performance on standard benchmark datasets. Specifically, we show clear increases of $3.51\%$ and $6.21\%$ AUC on the DFDC and DFDCP datasets, respectively, over the s-o-t-a LAA backbone. Furthermore, we highlight the lack of robustness in previous detectors and our improvements in this regard. Code can be found at https://github.com/BenediktHopf/PMM