利用大型视觉模型提升物体检测性能：改进版的SAM-YOLOv5模型

《Knowledge-Based Systems》：Leveraging large visual models for enhanced object detection: An improved SAM-YOLOv5 model

本文提出DeepfakeCLIP框架，利用CLIP的视觉-语言预训练模型，通过设计语义相反的文本提示（如“真实自然图像”与“深度伪造不自然图像”）和优化模块，增强对真实与深度伪造图像的区分能力，在多个数据集上验证其有效性且无需特定类别标注。

　　随着生成对抗网络（GANs）和扩散模型（DMs）等图像生成技术的迅速发展，合成图像的逼真度已达到令人难以分辨的程度。这种高度逼真的图像生成能力使得区分真实图像与合成图像变得愈发困难，尤其是在面对日益复杂的深度伪造（deepfake）技术时。深度伪造图像不仅在视觉上接近真实，还可能被用于欺骗公众、破坏社会信任，甚至影响政治与经济安全。因此，构建一种能够有效检测深度伪造图像的鲁棒机制成为当前研究的重要方向。

在过去的几年中，许多研究致力于开发通用的深度伪造检测工具，以应对不断演进的生成技术。早期的方法主要依赖于检测图像中的特定异常，例如重采样错误或压缩伪影，但随着深度伪造技术的进步，这些方法的有效性逐渐减弱。近年来，基于深度学习的检测方法取得了显著进展，通过从大规模数据集中学习复杂的模式，提高了检测的准确率。例如，Wang 等人 [8] 利用经过适当增强的数据集训练的 ResNet-50 模型，在深度伪造检测任务中表现出色。后续的研究引入了对抗训练、重建技术以及频域分析等方法，进一步增强了检测模型的鲁棒性和泛化能力。然而，这些方法在面对不同类型的生成模型时，尤其是扩散模型（DMs）时，仍然存在一定的局限性，因为 DMs 与 GANs 在生成机制上存在本质差异。

为了解决这一问题，研究者们开始探索如何更好地利用预训练的视觉-语言模型（如 CLIP）来提升深度伪造检测的效果。CLIP 是一种基于对比学习的预训练模型，它通过将图像和文本输入映射到一个共享的嵌入空间，实现了跨模态的表示学习。这种联合表示使得 CLIP 在零样本和少样本任务中表现出色，广泛应用于图像分类、图像-文本检索和光学字符识别等领域。然而，现有研究大多仅利用了 CLIP 的视觉编码器，而忽视了其文本编码器的潜力。Khan 等人 [27] 在此基础上尝试了四种不同的 CLIP 适配方法，包括线性探针、微调、提示调优和适配器网络。他们发现，结合文本提示学习与视觉特征能够获得最佳的检测效果。但是，这些方法仍然依赖于 CoOp（上下文优化）中引入的可学习文本提示，缺乏对文本特征空间的进一步调整，导致在某些情况下预测结果的置信度较低，且真实与深度伪造图像之间的区分不够清晰。

基于上述研究背景，本文提出了一种新的深度伪造检测框架——DeepfakeCLIP。该方法充分利用了 CLIP 模型的视觉-语言双编码器结构，通过学习语义相反的文本提示，提升深度伪造检测模型的泛化能力。DeepfakeCLIP 的核心思想是利用语义相反的文本提示来捕捉真实图像与深度伪造图像之间的本质差异，而不依赖于特定的对象类别。这种设计使得模型能够在不重新定义提示的情况下，有效区分不同类型的深度伪造图像。具体而言，DeepfakeCLIP 通过优化文本提示的语义对比损失，使得文本提示特征与图像特征之间的余弦相似度最小化，同时最大化语义相反提示特征之间的距离，从而实现对真实与深度伪造图像的更精确表示。

为了进一步提升文本提示的判别能力，DeepfakeCLIP 引入了一个细化模块（refinement module），用于微调文本特征空间。该模块确保了文本提示与 CLIP 提取的视觉特征之间更好的对齐，从而增强了模型在不同数据集和不同深度伪造生成技术下的泛化性能。通过这种方式，DeepfakeCLIP 不仅能够有效识别深度伪造图像，还能够在训练数据有限的情况下保持较高的检测准确率和平均精度。实验结果表明，DeepfakeCLIP 在多个深度伪造数据集上均取得了优异的性能，包括基于 GAN 和扩散模型生成的图像。此外，该方法在跨领域泛化方面也表现出色，能够适应不同的图像内容和生成方式。

本文的主要贡献包括以下三个方面：首先，我们探索了 CLIP 模型的视觉与文本双编码器结构在深度伪造检测中的应用，提出了一种新的框架，以充分利用 CLIP 的多模态优势。其次，我们引入了 DeepfakeCLIP 方法，该方法通过语义相反的文本提示和细化模块，有效提升了深度伪造检测模型的泛化能力和判别能力。最后，通过广泛的实验验证，我们展示了 DeepfakeCLIP 在不同深度伪造数据集上的竞争力，特别是在面对基于扩散模型生成的图像时，该方法依然能够保持较高的检测性能。

在实际应用中，深度伪造检测不仅需要准确识别图像是否为合成图像，还需要考虑图像的多样性以及生成模型的复杂性。因此，构建一种能够适应不同生成机制和图像类型的检测方法尤为重要。DeepfakeCLIP 的设计思路正是基于这一需求，通过语义相反的文本提示策略，使模型能够捕捉到真实图像与深度伪造图像之间的本质差异，从而实现更有效的分类。此外，该方法还能够适应不同领域的图像内容，无论是在静态物体还是动态场景中，均能保持较高的检测准确率。这种跨领域的泛化能力，使得 DeepfakeCLIP 在实际部署中更具优势。

为了验证 DeepfakeCLIP 的有效性，我们使用了多个数据集进行实验。其中，训练数据来源于 ForenSynths，该数据集包含 20 种不同的对象类别，每类有 18,000 张由 ProGAN 生成的合成图像和等量的真实图像，真实图像来自 LSUN 数据集。为了确保实验的代表性，我们选择了四类具有代表性的对象——汽车、猫、椅子和马作为训练样本。在测试阶段，我们使用了多个不同的数据集，包括基于 GAN 和扩散模型生成的图像，以评估 DeepfakeCLIP 在不同生成模型下的检测性能。测试结果表明，DeepfakeCLIP 在多个数据集上均取得了优异的性能，特别是在面对扩散模型生成的图像时，其检测准确率和平均精度均显著优于其他方法。

此外，本文还验证了 DeepfakeCLIP 在训练数据有限情况下的表现。由于深度伪造图像的生成方式多样，且生成数据可能无法覆盖所有真实图像的特征，因此在实际应用中，模型往往需要在有限的训练数据上进行训练。我们发现，DeepfakeCLIP 通过语义相反的文本提示策略，能够在少量训练样本的情况下保持较高的检测性能，这表明该方法在实际部署中具有较强的适应性。这种能力对于资源有限的场景尤为重要，例如在某些特定领域或应用场景中，可能无法获取大量的深度伪造图像数据，而 DeepfakeCLIP 则能够在较少的训练数据支持下，依然实现较好的检测效果。

在实现 DeepfakeCLIP 时，我们采用了对比学习的方法，通过优化文本提示的语义对比损失，使得模型能够更有效地学习真实图像与深度伪造图像之间的差异。具体而言，我们设计了一种简单的可学习文本提示模板，该模板能够捕捉到真实与深度伪造图像的典型特征。通过这种方式，DeepfakeCLIP 不仅能够提升模型的判别能力，还能够增强其在不同图像内容和生成方式下的泛化能力。此外，我们还引入了一个细化模块，用于微调文本特征空间，从而进一步提升文本提示与视觉特征之间的对齐程度，提高模型的整体性能。

为了确保模型的鲁棒性，我们在训练过程中采用了全局与局部上下文优化策略。全局优化关注于图像的整体特征，例如纹理、色彩和构图等，而局部优化则侧重于图像的细节特征，例如边缘、光照和阴影等。通过结合这两种优化策略，DeepfakeCLIP 能够更全面地捕捉图像的特征，从而提高检测的准确性。此外，我们在测试阶段对模型进行了多方面的评估，包括准确率、平均精度以及在不同数据集上的泛化能力。实验结果表明，DeepfakeCLIP 在这些指标上均表现优异，能够有效应对不同类型的深度伪造图像。

本文的研究不仅为深度伪造检测提供了一种新的思路，也为多模态模型在图像识别任务中的应用提供了有益的参考。DeepfakeCLIP 的成功表明，结合视觉与语言信息的多模态模型在深度伪造检测中具有巨大的潜力。未来的研究可以进一步探索如何优化文本提示的学习过程，以及如何在不同应用场景下调整模型的参数，以实现更高效的检测效果。此外，还可以考虑将 DeepfakeCLIP 与其他深度伪造检测方法进行结合，以构建更加全面和强大的检测系统。

总之，随着深度伪造技术的不断发展，构建一种能够有效应对各种生成模型的检测方法已成为迫切的需求。本文提出的 DeepfakeCLIP 框架，通过利用 CLIP 模型的视觉-语言双编码器结构，结合语义相反的文本提示策略和细化模块，显著提升了深度伪造检测的准确率和泛化能力。实验结果表明，DeepfakeCLIP 在多个数据集上均取得了优异的性能，特别是在面对基于扩散模型生成的图像时，其检测效果优于其他方法。我们相信，DeepfakeCLIP 的提出将为深度伪造检测领域带来新的突破，并为未来的研究提供有价值的参考。