全新视觉变换器FA-ViT：提升面部伪造检测的鲁棒性

该模型在保留预训练的 Vision Transformer (ViT) 参数的同时，引入了两个关键组件：局部敏感和全局敏感伪造注入（Local-aware Forgery Injector，LFI）和全局敏感伪造适配器（Global-aware Forgery Adaptor，GFA）。LFI 专注于提取局部伪造特征，而 GFA 则负责将这些特征整合到视觉变换器中以进行全局适配。此外，提出了单一域成对学习（Single Domain Pairwise Learning, SDPL）框架，通过细粒度的成对信息增强真实人脸特征的紧凑性，从而增强模型的跨数据集泛化能力。广泛的实验结果显示，该模型在面对不同种类和质量水平的脸部伪造视频时，均能展现出卓越的性能和鲁棒性。该研究主要面向计算机科学、图像处理领域的研究人员，尤其是在 AI 生成内容验证、深度伪造防护方向的专业技术人员。 关键技术知识点： 1. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉是研究如何使计算机能够通过算法和计算机软件来理解数字图像和视频的科学。在这个研究中，计算机视觉技术被用来检测面部图片是否被伪造。 2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习的一个子领域，通过构建神经网络模型模拟人脑对数据进行识别、分析和处理的方式。该研究使用了深度学习中的 Vision Transformer (ViT) 来进行面部特征的提取和分析。 3. 图像识别（Image Recognition）：图像识别技术旨在使计算机能够识别和处理图片中的对象。本研究通过视觉变换器模型实现对面部伪造图片的高效识别。 4. 特征提取（Feature Extraction）：特征提取是图像处理中的一个步骤，用于从图片中提取有助于分类或识别的关键信息。在这项研究中，FA-ViT 中的 LFI 组件专注于局部特征的提取，以捕获面部伪造的关键线索。 5. 数据增强（Data Augmentation）：数据增强是指在训练深度学习模型时，通过各种技术手段人为增加数据集多样性，提高模型的泛化能力。论文中的 SDPL 框架就使用了细粒度的成对信息来增强真实人脸特征的紧凑性，帮助模型在不同数据集上具有更好的泛化性。 6. 深度伪造（Deepfake）：深度伪造技术通过深度学习生成逼真的伪造视频或图像，如将一个人的面部替换到另一个人身上。该研究的主旨在于如何有效地检测出这种深度伪造内容，以保护个人和认证完整性。 7. Vision Transformer（ViT）：Vision Transformer 是一种基于 Transformer 架构的深度学习模型，用于处理图像数据。其设计灵感来源于自然语言处理中的 Transformer 模型，将图像分割成一系列的 patches，然后利用 Transformer 的自注意力机制对这些 patches 进行处理和特征提取。 8. 自适应视觉变换器（Adaptive Vision Transformer）：在本研究中，FA-ViT 代表了一种改进的视觉变换器，其设计允许模型在保留预训练知识的同时，通过特定的自适应机制适应新的伪造检测任务，避免了对有限伪造数据的过度拟合问题。 9. 跨数据集泛化能力（Cross-dataset Generalization Ability）：在机器学习中，模型的泛化能力指的是模型对未见过数据的处理能力。本研究针对面部伪造检测，旨在开发出能够跨不同数据集有效工作的模型，以应对在真实世界中复杂多变的伪造情况。 10. 单一域成对学习（Single Domain Pairwise Learning）：SDPL 框架基于成对学习的思想，通过学习同一域内的成对样本，增强模型对于真实人脸特征识别的能力，从而提升模型在跨数据集的泛化表现。