共享-私有跨模态偏差学习用于深度伪造检测

Qiwu Wen与Jahangir Alam基于多尺度跨模态Transformer编码器（MSCT），提出Pre-MSCT共享-私有特征融合方法。该方法针对已知源身份的不平衡多源音视频深度伪造检测任务，应用于FakeAVCeleb和LAV-DF数据集。 在实验评估中，Pre-MSCT方法在宏观平均AUC及最弱源AUC指标上均优于MRDF和MSCT基线模型。这一结果验证了在已知源身份的二源评估场景下，共享-私有跨模态差异学习策略的有效性。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。