Краткое содержание

arXiv:2511.12107v1 Тип объявления: новый Аннотация: Распространение сложных дипфейков создает серьезные угрозы целостности информации. Хотя DINOv2 демонстрирует перспективность для детектирования, существующие подходы с тонкой настройкой рассматривают его как общую бинарную классификацию, игнорируя характерные артефакты, присущие разным методам создания дипфейков. Для решения этой проблемы мы предлагаем Тонконастроенный Адаптер для Дипфейков (DFF-Adapter) для DINOv2. Наш метод интегрирует легковесные многоголовые LoRA-модули в каждый трансформерный блок, обеспечивая эффективную адаптацию базовой модели. DFF-Adapter одновременно решает задачи определения подлинности и тонкой классификации типа манипуляции, где классификация методов подделки повышает чувствительность к артефактам. Мы вводим общую ветвь, передающую сигналы тонкой классификации манипуляций в голову определения подлинности. Это позволяет осуществлять совместную многозадачную оптимизацию, явно усиливая различение подлинности с помощью знаний о конкретных манипуляциях. Для работы требуется всего 3.5 млн обучаемых параметров.