深度伪造检测论文 · Combining EfficientNet and Vision Transformers for Video Deepfake Detection

核心方法

提出有两个Convolutional-Transformer混合结构的模型。

• Efficient ViT
• Convolutional Cross ViT

在时间上和跨多个人脸上 聚合推断出 视频片段的真伪

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Efficient Vit

由两个模块组成

• 卷积模块 — 特征提取器：EfficientNet B0
  • 为输入的 $7\times 7$ 图像块提取视觉特征，以嵌入重要的低级和局部信息
  • 微调，提取更合适的特征
• Transformer编码器

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Convolutional Cross ViT

DeepFake生成的伪影可能在全局或局部出现，仅使用EfficentNet针对小图像块不够理想。

两个分支处理不同的图像块：

• S分支 处理小图像块 $7\times 7$
• L分支 处理大图像块 $64\times 64$，大感受野

使用交叉注意力组合两个分支的输出，直接交互。

最终将两个分支的输出相加，得到模型预测输出

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实验结果

实验设置

多种假脸生成方法：

• DeepFakes
• Face2Face
• FaceShifter
• FaceSwap
• NeuralTextures

两个流行的数据集：

• FaceForensics++
• DFDC

比较多个SOTA方法：

• Convolutional ViT（Deepfake video detection using convolutional vision transformer.）
• ViT with distillation（Deepfake detection scheme based on vision transformer and distillation）
• Selim EfficientNet B7 (DFDC)

性能指标：

• AUC
• F1-Score

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训练

训练数据：220444张脸（DFDC + FF++）

• real：116950
• fake：103494

验证数据：8070张脸（DFDC）

特征提取器：EfficientNet B0 (fine-tuned) 和 Wodajo CNN(fine-tuned)

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推理

提出一个稍微复杂的投票程序：

以演员为单位判断视频是否伪造。

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实验结果

DFDC数据测试集上的实验结果

既不是用蒸馏，也不适用模型集成，仅使用1/3的参数量达到近似性能。

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在FF++子集上的泛化性能

NeuralTextures上众模型的性能较差。

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总结

本文通过使用EfficientNet作为图像块的特征前置提取器处理ViT的输入，并提出一种（没啥新颖度，用来凑字数的）投票方法。以较小的参数代价，实现了与SOTA方法可比较（实际上差得远）的性能。