提出深度伪造检测的缩放定律并构建ScaleDF数据集

研究系统分析了深度伪造检测中的缩放定律，发现检测平均误差随真实图像域数量或伪造生成方法数量增加呈可预测的幂律衰减，类似大语言模型的缩放规律。为此构建了 ScaleDF 数据集，包含来自 51 个数据集的超 580 万张真实图像和 102 种方法生成的超 880 万张伪造图像。该规律可用于预测达到目标性能所需的额外域或方法数量，并以数据为中心应对不断演进的深度伪造技术。

摘自 arXiv cs.CV

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。