能否举个例子画出这张易构图

根据提供的文献内容，可以构建一个具体的异构图（Heterogeneous Graph）的例子来说明如何将音视频样本转换成异构图。这里我们以一张假视频为例，展示其对应的异构图结构：

### 音视频样本描述
假设有一个10秒长的视频片段，其中包含了一段真实的人脸和一段伪造的声音。为了简化起见，我们将视频均匀分割为10个400毫秒的片段，每个片段提取10帧图像，并从中随机选择4帧作为输入。音频部分则被分割为4个1000毫秒的片段，每个片段计算其对数梅尔频谱图（log-mel spectrogram）。

### 异构图构建过程
1. **节点定义**：
- 视频节点：10个节点，每个节点对应一个400毫秒的视频片段。
- 音频节点：4个节点，每个节点对应一个1000毫秒的音频片段。

2. **边定义**：
- **同模态边**：视频节点之间的边表示相邻视频片段的关系；音频节点之间的边表示相邻音频片段的关系。
- **跨模态边**：视频节点与音频节点之间的边表示音视频同步关系。

3. **位置编码**：
- 为了保留时间顺序，我们在每条边中引入位置编码，表示两个节点之间的时间间隔。

### 具体示例
假设我们有以下节点编号：
- 视频节点：`V1, V2, ..., V10`
- 音频节点：`A1, A2, A3, A4`

#### 节点特征
- 每个视频节点 `Vi` 对应一个512维的特征向量 `nv_i`。
- 每个音频节点 `Ai` 对应一个512维的特征向量 `na_i`。

#### 边连接
- **视频节点之间的边**：
- `V1` 连接到 `V2`, `V3`, `V4` 和 `V5`（邻居参数设为4）
- `V2` 连接到 `V1`, `V3`, `V4`, `V5` 和 `V6`（邻居参数设为4）
- ...以此类推

- **音频节点之间的边**：
- `A1` 连接到 `A2` 和 `A3`（邻居参数设为4）
- `A2` 连接到 `A1`, `A3` 和 `A4`（邻居参数设为4）
- ...以此类推

- **跨模态边**：
- `A1` 连接到 `V1`, `V2` 和 `V3`（音频-视觉邻居参数设为4，重叠参数设为2）
- `A2` 连接到 `V2`, `V3`, `V4` 和 `V5`（音频-视觉邻居参数设为4，重叠参数设为2）
- ...以此类推

### 图的可视化
下面是一个简化的图示，展示了上述节点和边的连接情况：

    A1 ----> V1 -----> V2 -----> V3 -----> V4 -----> V5
     |        |         |         |         |
     |        |         |         |         |
    A2 ----> V2 -----> V3 -----> V4 -----> V5 -----> V6
     |        |         |         |         |
     |        |         |         |         |
    A3 ----> V3 -----> V4 -----> V5 -----> V6 -----> V7
     |        |         |         |         |
     |        |         |         |         |
    A4 ----> V4 -----> V5 -----> V6 -----> V7 -----> V8

在这个图中，箭头表示边的方向，虽然实际构建的是无向图，但为了清晰展示连接关系，使用了箭头。每个节点都有相应的特征向量，通过这些边连接，我们可以捕捉到音视频之间的同步关系和互补信息。

### 总结
通过这种异构图的构建方法，我们可以有效地建模多模态数据中的局部和全局关系，从而提高深度伪造检测的性能。希望这个例子能帮助你更好地理解文献中提到的异构图构建过程。