⚠️ 以下所有内容总结都来自于 大语言模型的能力，如有错误，仅供参考，谨慎使用
🔴 请注意：千万不要用于严肃的学术场景，只能用于论文阅读前的初筛！
💗 如果您觉得我们的项目对您有帮助 ChatPaperFree ，还请您给我们一些鼓励！⭐️ HuggingFace免费体验
2025-10-03 更新
FakeChain: Exposing Shallow Cues in Multi-Step Deepfake Detection
Authors:Minji Heo, Simon S. Woo
Multi-step or hybrid deepfakes, created by sequentially applying different deepfake creation methods such as Face-Swapping, GAN-based generation, and Diffusion methods, can pose an emerging and unforseen technical challenge for detection models trained on single-step forgeries. While prior studies have mainly focused on detecting isolated single manipulation, little is known about the detection model behavior under such compositional, hybrid, and complex manipulation pipelines. In this work, we introduce \textbf{FakeChain}, a large-scale benchmark comprising 1-, 2-, and 3-Step forgeries synthesized using five state-of-the-art representative generators. Using this approach, we analyze detection performance and spectral properties across hybrid manipulation at different step, along with varying generator combinations and quality settings. Surprisingly, our findings reveal that detection performance highly depends on the final manipulation type, with F1-score dropping by up to \textbf{58.83%} when it differs from training distribution. This clearly demonstrates that detectors rely on last-stage artifacts rather than cumulative manipulation traces, limiting generalization. Such findings highlight the need for detection models to explicitly consider manipulation history and sequences. Our results highlight the importance of benchmarks such as FakeChain, reflecting growing synthesis complexity and diversity in real-world scenarios. Our sample code is available here\footnote{https://github.com/minjihh/FakeChain}.
由多步或混合深度伪造技术所创建的作品，通过顺序应用不同的深度伪造创作方法，如面部替换、基于GAN的生成和扩散方法，可能为针对单步伪造训练的检测模型带来新兴且未知的技术挑战。虽然先前的研究主要集中在检测孤立的单一操作，但在组合、混合和复杂的操作管道下，检测模型的行为知之甚少。在这项工作中，我们介绍了FakeChain，这是一个大规模基准测试，包括使用五种最先进代表性生成器合成的1步、2步和3步伪造。通过这种方法，我们分析了不同步骤的混合操作中的检测性能和光谱特性，以及不同的生成器组合和质量设置。令人惊讶的是，我们的研究发现，检测性能高度依赖于最终的操纵类型，当其与训练分布不同时，F1分数下降了高达**58.83%**。这清楚地表明，检测器依赖于最后阶段的伪像，而不是累积的操纵痕迹，这限制了其泛化能力。这些发现强调检测模型需要明确考虑操纵历史和序列。我们的结果强调了像FakeChain这样的基准测试的重要性，反映了合成复杂性和现实世界中场景多样性的增长。我们的示例代码可在此处找到^[https://github.com/minjihh/FakeChain]。
论文及项目相关链接
Summary
本文介绍了FakeChain基准测试，该测试包含使用五种先进生成器合成的1步、2步和3步伪造品。研究发现检测性能高度依赖于最终操纵类型，检测器依赖最终阶段的伪影而不是累积的操纵痕迹，限制了其泛化能力。这表明检测模型需要明确考虑操纵历史和序列。这为面临不断增长的合成复杂性和现实场景中多样性的检测模型带来了新的挑战。
Key Takeaways
- FakeChain是一个包含多种伪造步骤的大型基准测试，用于评估检测模型性能。
- 检测性能高度依赖于最终操纵类型，与训练分布差异较大时，F1分数下降高达58.83%。
- 检测器主要依赖最终阶段的伪影，而非累积的操纵痕迹，这限制了其泛化能力。
- 研究发现表明检测模型需要明确考虑操纵历史和序列。
- 随着合成复杂性和现实场景多样性的增长，对检测模型提出了新的挑战。
- FakeChain基准测试对于反映现实世界中伪造技术的不断增长和多样性具有重要意义。
点此查看论文截图
