transformer人脸伪造检测

### 使用Transformer进行人脸伪造检测的方法

#### 方法概述
为了提升人脸伪造检测的效果，采用基于Transformer架构的模型是一种有效的方式。这类方法不仅能够捕捉图像中的局部细节，还能理解全局上下文关系，从而提高检测精度。

#### 数据准备与预处理
在构建基于Transformer的人脸伪造检测系统之前，需先准备好高质量的数据集并完成必要的预处理工作。考虑到不同光照条件、角度等因素的影响，在收集训练样本时应尽可能覆盖各种场景下的真伪图片[^2]。此外，针对每张输入图像执行标准化操作，如调整大小至固定尺寸、灰度化或色彩空间转换等，确保后续处理的一致性。

#### 特征提取层设计
引入Swin Transformer作为骨干网络来替代传统的卷积神经网络(CNN)，因为其分层结构可以更好地建模高分辨率视觉模式的同时减少计算量。具体来说：

- **Patch Partitioning**: 将原始RGB图像分割成不重叠的小方块(patch)，形成一系列token序列；
-Attention Mechanism (SW-MSA)**: 利用移位窗口机制实现高效的自注意力计算，既保持了感受野范围内的交互又降低了复杂度；
- **Linear Embedding & Position Encoding**: 对每个patch应用线性映射得到低维表示向量，并附加位置编码以保留相对距离信息；

import torch.nn as nn
from timm.models.layers import trunc_normal_

class SwinTransformerBlock(nn.Module):
    def __init__(self, dim, input_resolution, num_heads, window_size=7,
                 shift_size=0, mlp_ratio=4., qkv_bias=True, drop=0., attn_drop=0.,
                 drop_path=0., act_layer=nn.GELU, norm_layer=nn.LayerNorm):
        super().__init__()
        
        self.dim = dim
        self.input_resolution = input_resolution
        ...

#### 自监督学习框架搭建
除了强大的特征表达能力外，还需要解决标注成本高昂的问题。为此，可借鉴文献中提到的新颖思路——即通过对比学习范式让模型自主发现潜在规律而不依赖大量人工标记数据。例如，设置正负样本对之间的相似度约束项，鼓励相同类别间的紧凑聚集以及跨类别间的明显分离趋势[^3]。

#### 多实例学习策略优化
当面对含有多个目标对象的照片时，简单的逐像素分类可能无法满足需求。此时，借助多实例学习(MIL)的思想便显得尤为重要。MIL允许仅提供粗粒度级别的标签指示哪些区域可能存在异常情况即可指导整个系统的迭代更新过程。特别地，开发专门组件负责定位可疑部位并赋予更高权重参与最终决策判断[^1]。

#### 频域分析辅助模块集成
鉴于伪造痕迹往往会在特定频率区间留下线索这一特性，额外加入一个名为AFFGM(Adaptive Frequency Feature Generation Module) 的子单元不失为明智之举。该部分主要由两个阶段构成：一是参照JPEG编解码流程初步获取离散余弦变换(DCT)后的系数矩阵；二是运用AFIMB深入挖掘隐藏于其中的有效判别依据，进而丰富整体表征体系[^5]。