Cross-Domain Generalization Limits of Vision Foundation Models in Facial Deepfake Detection
यह शोध पत्र चेहरे के डीपफेक डिटेक्शन में विजन फाउंडेशन मॉडल्स की क्रॉस-डोमेन सामान्यीकरण सीमाओं का व्यवस्थित रूप से मूल्यांकन करता है, जो यह प्रकट करता है कि जबकि ये मॉडल पूर्ण-चेहरा संश्लेषण (full-face synthesis) को पहचानने में उत्कृष्ट हैं, वे प्री-ट्रेनिंग प्रतिमानों (pre-training paradigms) और लीनियर प्रोब मूल्यांकन संरचनाओं के बीच अंतर्निहित समझौतों के कारण स्थानीयकृत संपादन तकनीकों (localized editing techniques) के साथ संघर्ष करते हैं।