ODDN：开放世界深度伪造检测新突破

北京交通大学与苏黎世联邦理工学院提出ODDN方法，针对社交媒体等开放网络环境下深伪检测面临的配对数据稀缺及图像压缩难题。该方法包含开放世界数据聚合和压缩丢失梯度校正两个核心组件，采用多任务学习、梯度取反、梯度矫正等技术提取伪造特征。实验结果显示，ODDN在17个常用数据集上表现出色，为打击在线社交平台伪造信息提供新思路，推动深度伪造检测领域发展。
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