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초록·키워드
The proliferation of sophisticated deepfakes necessitates robust detection methods, yet current deep learning models often suffer poor generalization to unseen manipulation techniques. This limitation stems from their tendency to overfit to method-specific artifacts within training datasets like FaceForensics++. While complex feature disentanglement methods exist, we propose the simple Method-Bias Suppressor (MBS) framework. Motivated by the observation that standard multitask training for deepfake and method classification surprisingly degrades generalization, MBS utilizes a Gradient Reversal Layer (GRL). This enables an adversarial learning strategy where the model is trained to detect deepfakes while simultaneously being prevented from distinguishing the generation method. By learning method-invariant features, MBS effectively suppresses method-specific bias, leading to superior generalization performance on diverse and unseen deepfake videos.
본문·목차
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