数据集划分和预处理，为了增强模型泛化能力该怎么处理视频，损失函数还有学习率参数该怎么设置？
faceforensics++做模型训练要怎么划分数据集啊，训练时对数据集又该有哪些操作增强模型泛化能力呢？
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- 2025-08-09 18:00whaosoft-143的博客 因此，将这些本地模型进行平均时，得到的全局模型可能会偏离真实的全局最优解，尤其是在存在大量本地训练轮次的情况下。出乎意料的是，通过 RRVF 训练的 7B 模型，最终的综合得分（64.36）不仅远超其基础模型（38.17...
- 2025-07-19 17:09
Orthogonal Subspace Decomposition for Generalizable AI-Generated Image Detection正交子空间分解用于可泛化AI生成图像检测Together_CZ的博客 Orthogonal Subspace Decomposition for Generalizable AI-Generated Image Detection正交子空间分解用于可泛化AI生成图像检测 - 2023-09-18 16:11Eastmount的博客 第一篇文章主要是ChatGPT应用初试，简单介绍什么是大语言模型（LLM）和人工智能生成内容（AIGC），利用中文ChatGPT实现英文论文润色，并与传统英文润色和语法校对进行比较。基础性文章，希望对您有所帮助！且行且...
- 2025-06-04 12:30whaosoft-143的博客 4）方法：本文提出了DatasetDM，一种通用的数据集生成模型，可以生成多样的合成图像以及相应的高质量感知标注。解码器只需使用少于1%（约100张图像）的手动标记图像进行训练，从而实现了无限大的带标注数据集的生成...
- 2025-01-12 13:58whaosoft-143的博客 该方法受到司法鉴定中对 DNA 比对过程的启发，通过模拟和构建真实世界中的深度伪造数据的总 population，引入统计学中随机采样的方法，科学且严谨地评估深度伪造检测模型的可靠性，从而提供关于模型性能的统计学指标...
- 2024-03-30 22:53whaosoft143的博客 具体而言，首先开发两种专门的预训练扩散模型，即文本驱动扩散模型（TDM）和主体增强扩散模型（SDM），用于场景和人物的生成。然后，在DINO语义的引导下，引入两个创新的约束来指导生成器的微调：i）方向变形损失，...
- 2021-04-20 00:51智源社区的博客 No.06智源社区预训练组预训练研究观点资源活动关于周刊超大规模预训练模型是当前人工智能领域研究的热点，为了帮助研究与工程人员了解这一领域的进展和资讯，智源社区整理了第6期《预训练周刊》，...
- 2025-12-01 03:04EdTechIH的博客 本文探讨Qwen3-VL-8B在检测深度伪造图像中的潜力与局限。该模型虽未专门训练于伪造检测，但凭借对真实图像的广泛认知，结合提示词工程，可初步识别部分伪造痕迹。适合作为轻量级辅助工具，嵌入人机协同审核流程。
- 2025-04-22 08:49胖头汤姆的博客 实验设计了不同类型的攻击（如打印攻击、重放攻击、刚性面具、纸面具）和不同的模态（RGB、红外、...然而，MLLMs是否对细微的视觉欺骗/伪造线索敏感，以及它们在面部攻击检测领域的表现如何，仍是一个未探索的领域。
- 2025-03-24 08:42程序员光剑的博客 对抗训练作为一种提高模型鲁棒性和泛化能力的技术，在深度伪造检测中展现出了巨大的潜力。本文的目的是深入研究对抗训练在深度伪造检测中的应用原理、算法实现、实际应用场景以及面临的挑战，为相关研究人员和从业者...
- 2025-07-18 10:45Open-source-AI的博客 FVDM提出了一种帧感知的视频扩散模型，通过引入向量时间步变量(VTV)实现帧级独立演化，解决了传统视频扩散模型标量时间步的局限性。该方法在不重新训练的情况下支持多种零样本任务，包括标准视频生成、图像到视频、...
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