論文の概要: Deepfake Detection with Multi-Artifact Subspace Fine-Tuning and Selective Layer Masking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01041v1
• Date: Sat, 03 Jan 2026 02:33:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:21.962171
• Title: Deepfake Detection with Multi-Artifact Subspace Fine-Tuning and Selective Layer Masking
• Title（参考訳）: 多要素部分空間微細調整と選択層マスキングによるディープフェイク検出
• Authors: Xiang Zhang, Wenliang Weng, Daoyong Fu, Ziqiang Li, Zhangjie Fu,
• Abstract要約: ディープフェイク検出は、クロスデータセットと現実世界の複雑なシナリオにおいて依然として重大な課題に直面している。 本稿では,多要素部分空間と選択層マスク(MASM)に基づくディープフェイク検出手法を提案する。 MASMは、アーティファクト表現から意味表現を明示的に分離し、アーティファクト部分空間の適合強度を制限する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.158258169109907
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deepfake detection still faces significant challenges in cross-dataset and real-world complex scenarios. The root cause lies in the high diversity of artifact distributions introduced by different forgery methods, while pretrained models tend to disrupt their original general semantic structures when adapting to new artifacts. Existing approaches usually rely on indiscriminate global parameter updates or introduce additional supervision signals, making it difficult to effectively model diverse forgery artifacts while preserving semantic stability. To address these issues, this paper proposes a deepfake detection method based on Multi-Artifact Subspaces and selective layer masks (MASM), which explicitly decouples semantic representations from artifact representations and constrains the fitting strength of artifact subspaces, thereby improving generalization robustness in cross-dataset scenarios. Specifically, MASM applies singular value decomposition to model weights, partitioning pretrained weights into a stable semantic principal subspace and multiple learnable artifact subspaces. This design enables decoupled modeling of different forgery artifact patterns while preserving the general semantic subspace. On this basis, a selective layer mask strategy is introduced to adaptively regulate the update behavior of corresponding network layers according to the learning state of each artifact subspace, suppressing overfitting to any single forgery characteristic. Furthermore, orthogonality constraints and spectral consistency constraints are imposed to jointly regularize multiple artifact subspaces, guiding them to learn complementary and diverse artifact representations while maintaining a stable overall spectral structure.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイク検出は、クロスデータセットと現実世界の複雑なシナリオにおいて依然として重大な課題に直面している。 根本原因は、異なる偽造法によって導入されたアーティファクト分布の多様性にあるが、事前訓練されたモデルは、新しいアーティファクトに適応する際に、元の一般的なセマンティック構造を乱す傾向がある。 既存のアプローチは通常、無差別なグローバルパラメータの更新や、追加の監視信号の導入に依存しており、意味的な安定性を維持しながら、多様な偽造品を効果的にモデル化することは困難である。 これらの課題に対処するために,多要素部分空間と選択的層マスク(MASM)に基づくディープフェイク検出手法を提案する。 具体的には、MASMはモデルの重みに特異値分解を適用し、事前訓練された重みを安定な意味主部分空間と複数の学習可能なアーティファクト部分空間に分割する。 この設計により、一般的なセマンティックな部分空間を保持しながら、異なるフォージェリーアーティファクトパターンの分離モデリングが可能になる。 この方法に基づいて、各アーティファクトサブスペースの学習状況に応じて、対応するネットワーク層の更新動作を適応的に規制する選択的層マスク戦略を導入し、任意の偽造特性に対する過度な適合を抑制する。 さらに、直交制約とスペクトル一貫性制約は、複数のアーティファクト部分空間を共同で正規化し、安定な総合スペクトル構造を維持しながら、補完的かつ多様なアーティファクト表現を学習するよう誘導する。

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