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Mastering Deepfake Detection: A Cutting-edge Approach to Distinguish GAN and Diffusion-model Images

  • 作者：LUCA GUARNERA
  • 年份：2024
  • 机构：University of Catania
  • 论文链接：ACM Digital Library

1. 研究背景与动机

随着GAN和扩散模型（Diffusion Model）生成图像的能力不断提升，区分真实图像与不同类型生成图像成为深度伪造检测领域的重要挑战。该论文聚焦于如何有效区分GAN与扩散模型生成的伪造图像，提升检测的准确性和泛化能力。

方法流程图

2. 方法原理与实现细节

  • 核心思想：
  • 通过频域分析和特征提取，捕捉GAN与Diffusion模型生成图像在频谱空间的差异。
  • 利用频谱的各向同性特征区分"真实"与"伪造"类别。
  • 网络结构：
  • 结合卷积神经网络（CNN）与频域特征提取模块，提升对不同生成机制的适应性。
  • 创新点：
  • 首次系统性比较GAN与Diffusion模型生成图像的频域特征。
  • 提出频谱空间的各向异性/各向同性指标作为判别依据。
  • 损失函数：
  • 采用标准交叉熵损失进行二分类训练。
  • 可视化与流程图：
  • 频谱空间可视化
  • GAN与Diffusion模型频谱对比

3. 实验设置与结果分析

  • 数据集：涵盖多种GAN（如AttGAN、CycleGAN、GDWCT、IMLE、ProGAN、StarGAN、StyleGAN等）和Diffusion模型（如DALL-E 2、GLIDE、Latent Diffusion、Stable Diffusion）生成的图像。
  • 实验对比：
  • 频域分析显示，真实图像在频谱空间呈现各向同性分布，而GAN/扩散模型生成图像存在明显的各向异性特征。
  • 频域分析结果
  • 上采样导致的频谱差异
  • 主要发现：
  • GAN和Diffusion模型生成图像在频域表现出不同的伪造痕迹。
  • 上采样/下采样操作会引入频谱伪影（如checkerboard artifacts），影响检测器的判别能力。
  • 频域特征分析优于单纯基于空间域的CNN方法。

4. 主要贡献与不足

  • 贡献：
  • 系统性分析了GAN与Diffusion模型生成图像的频域特征差异。
  • 提出频谱空间各向异性/各向同性指标用于伪造检测。
  • 实验验证频域分析方法在多种生成机制下均具备较强的泛化能力。
  • 不足：
  • 对于极端压缩或后处理的图像，频域特征可能被掩盖，影响检测效果。

5. 个人点评/启示

该论文为区分GAN与Diffusion模型生成图像提供了新的频域视角。频谱空间的各向异性分析不仅提升了检测准确率，也为后续伪造检测方法的设计提供了理论依据。建议后续工作结合空间与频域特征，进一步提升对复杂伪造场景的鲁棒性。

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