Face Swapping

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2025-10-18 更新

PIA: Deepfake Detection Using Phoneme-Temporal and Identity-Dynamic Analysis

Authors:Soumyya Kanti Datta, Tanvi Ranga, Chengzhe Sun, Siwei Lyu

The rise of manipulated media has made deepfakes a particularly insidious threat, involving various generative manipulations such as lip-sync modifications, face-swaps, and avatar-driven facial synthesis. Conventional detection methods, which predominantly depend on manually designed phoneme-viseme alignment thresholds, fundamental frame-level consistency checks, or a unimodal detection strategy, inadequately identify modern-day deepfakes generated by advanced generative models such as GANs, diffusion models, and neural rendering techniques. These advanced techniques generate nearly perfect individual frames yet inadvertently create minor temporal discrepancies frequently overlooked by traditional detectors. We present a novel multimodal audio-visual framework, Phoneme-Temporal and Identity-Dynamic Analysis(PIA), incorporating language, dynamic face motion, and facial identification cues to address these limitations. We utilize phoneme sequences, lip geometry data, and advanced facial identity embeddings. This integrated method significantly improves the detection of subtle deepfake alterations by identifying inconsistencies across multiple complementary modalities. Code is available at https://github.com/skrantidatta/PIA

随着操纵媒体的兴起，深度伪造技术成为了一种特别阴险的威胁，它涉及各种生成性操纵，如唇同步修改、换脸和化身驱动面部合成。传统的检测方法主要依赖于人工设计的音素-维度表情对齐阈值、基本帧级一致性检查或单模态检测策略，这些方法不足以识别现代深度伪造技术生成的假视频，这些技术是由高级生成模型（如生成对抗网络、扩散模型和神经渲染技术）生成的。这些先进技术虽然能生成几乎完美的单帧画面，但无意中造成的轻微时间差异常常被传统检测器忽略。我们提出了一种新的多模态音频视觉框架——音素时间性和身份动态性分析（PIA），它结合了语言、动态面部运动和面部识别线索来解决这些局限性。我们利用音素序列、唇形几何数据和先进的面部身份嵌入技术。这种集成方法通过识别多个互补模态的不一致性，显著提高了对细微深度伪造更改的检测能力。相关代码可在 https://github.com/skrantidatta/PIA 获取。

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Summary

文中介绍了深度伪造技术对现代媒体生态的影响，主要包括音频和视觉生成的伪造。传统的检测方法已经不能识别现代复杂技术的伪造技术。文中提出一个新的多媒体模态框架——Phoneme-Temporal和Identity-Dynamic分析（PIA），结合语言、动态面部运动和面部识别线索，提高了对细微深度伪造变化的检测能力。该框架使用音素序列、唇几何数据和先进的面部身份嵌入技术，旨在解决传统检测器的局限性。代码可在网上公开链接获取。

Key Takeaways

以下是本文的七个关键观点：

1. 现代伪造技术的影响加深，包括音频和视觉生成技术如GANs和扩散模型等。
2. 传统检测方法难以识别现代复杂技术生成的深度伪造内容。
3. 提出新的多媒体模态框架——Phoneme-Temporal和Identity-Dynamic分析（PIA）。
4. PIA结合了语言、动态面部运动和面部识别线索。
5. PIA通过识别多个互补模态的不一致性来显著提高对细微深度伪造变化的检测能力。
6. PIA利用音素序列、唇几何数据和先进的面部身份嵌入技术来优化检测过程。

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