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泛化性评测

Layer Consistency Matters: Elegant Latent Transition Discrepancy for Generalizable Synthetic Image Detection

把预训练网络各层潜变量之间的特征转移一致性当作判别信号，可用于任何需要区分真实与生成数据的场景；这种跨层一致性度量也可迁移到深伪视频检测、图像取证与OOD检测中，替代依赖特定生成器伪影的低层统计线索。

Investigating Self-Supervised Representations for Audio-Visual Deepfake Detection

系统评测了音频、视频、多模态三类自监督特征在音视频深度伪造检测中的表现，并给出「音频引导表征泛化最好」的结论，可直接作为视觉研究者挑选伪造检测骨干特征、以及设计跨模态互补融合时的选型依据。