IJCAI 2022 论文推荐二

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基于区域感知时序不一致性学习的伪造视频检测

Region-Aware Temporal Inconsistency Learning for DeepFake Video Detection

人脸伪造视频检测旨在鉴别视频中的人脸内容是否被编辑篡改。现有的Deepfake视频检测方法试图基于时序不一致性来捕获真假人脸之间的判别特征。然而，这些方法往往采用共享的静态卷积核, 忽视了伪造人脸视频中不同时空区域具有差异化的动态特征这一特点。

为了解决上述问题, 我们提出一种基于区域感知的时序不一致性学习方法，设计可学习的动态卷积核自适应地捕捉到不同时空区域的不同伪造线索。此外, 构建基于snippet 的新型视频帧采样策略, 提出snippet信息交互模块来建模视频的全局表征。

在基准伪造人脸检测数据集 FaceForensics++、WildDeepfake、Celeb-DF 和 DFDC上的大量实验结果和分析表明，我们方法同时具有较好的泛化性和可解释性。

基于3D控制的高保真头像合成
HifiHead: One-Shot High Fidelity Neural Head Synthesis with 3D Control

神经头像合成旨在利用神经网络生成特定的头像结果，要求维持源头像的外表并且控制该头像的运动信息，比如姿态表情视线等等。

然而，现有工作大多只关注低分辨率场景，做不到高保真高质量的头像生成。

在本文中，我们提出了一个基于3D Morphable人脸模型参数控制的高保真头像合成算法。具体的，我们探索了基于StyleGAN的生成先验来实现高质量的头像合成与编辑。我们首先融合了源图像的外表和给定的运动信息来构建3D人脸特征用作生成器的隐编码。同时，我们还从源图像提取了多尺度层次化的特征来注入到生成器模块，以便提供高保真的外表信息。此外，我们还重新设计了生成器的子模块，在进行特征优化的同时还预测了稠密运动信息场用于特征对齐。

在VoxCeleb数据集上的实验表明，我们的方法能够很好的融合源图像的外表和目标图像的运动信息，同时得到更加真实高清的结果，优于其他SOTA 方法。

[Alice_恒源云]

啦啦啦，先啃为敬