发布ER-FFppset数据集,应用在深度伪造检测、可解释人工智能领域

本次发布的数据集ER-FFppset,可解释推理FF++数据集（ER-FF++set）是一个新颖的基准数据集，专为可解释的深度伪造视频检测（EDVD）任务设计。与传统仅提供二元标签（真实/伪造）的数据集不同，ER-FF++set提供了适合训练多模态大语言模型（MLLMs）的视觉语言样本。该数据集基于广泛使用的FaceForensics++数据集构建，通过结构化数据对视频进行注释，提供可验证的推理解释，确保质量控制，并支持检测和推理的双重监督。数据集包含7,362个视频片段，其中真实视频2,362个（32.1%），伪造视频5,000个（67.9%），操纵类型均匀分布在Deepfakes、Face2Face、FaceSwap、FaceShifter和NeuralTexture中。

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