是的，SSL（自监督学习）可以通过使模型能够从无标签数据中学习鲁棒的表示，然后针对特定的检测任务进行微调，从而提高深度伪造检测的性能。 SSL 方法训练模型来解决预训练任务（例如预测缺失的图像补丁或重建扭曲的输入），而无需标记数据。 这些任务迫使模型捕获数据中的潜在模式，例如合成媒体中的纹理不一致或伪影。 经过预训练后，该模型可以适应使用较小的标记数据集来检测深度伪造，通常比仅在监督数据上训练的模型实现更好的泛化。 这在深度伪造检测中尤其有价值，因为标记数据集有限并且不断涌现新的操作技术。
例如，一种常见的基于图像的任务的 SSL 方法包括训练模型来预测几何变换（例如，旋转图像并猜测旋转角度）。 当应用于深度伪造检测时，这迫使模型学习面部对称性或光照模式等特征，这些特征在合成媒体中通常不一致。 另一种 SSL 方法，对比学习，训练模型来区分相似和不相似的数据对。 以这种方式预训练的模型可以更好地识别深度伪造中的细微异常，例如不自然的眼球运动或边缘周围的模糊。 研究人员已经在实践中证明了这一点：一项 2022 年的研究表明，SSL 预训练模型在 FaceForensics++ 基准测试中优于监督基线，尤其是在测试未见过的深度伪造生成方法时。 SSL 模型泛化的能力源于其在预训练期间接触到各种未标记数据。
然而，SSL 的有效性取决于预训练任务与目标任务的对齐程度。 例如，如果 SSL 任务侧重于从补丁重建完整图像，则模型可能会忽略对于基于视频的深度伪造检测至关重要的时间不一致性。 为了解决这个问题，混合方法将 SSL 与监督微调相结合。 模型可能首先通过 SSL 在静态帧上学习空间特征，然后在标记视频序列的监督训练期间结合时间分析（例如，使用 3D 卷积）。 此外，SSL 需要大量的未标记数据，如果特定领域的数据（例如，高质量的深度伪造）稀缺，则可能难以管理。 尽管存在这些限制，SSL 提供了一个灵活的框架来提高检测精度，尤其是在与数据增强或集成学习等技术结合使用时。 开发人员可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等库来实现 SSL，利用在 ImageNet 等大型数据集上预训练的现有架构（例如，Vision Transformers）。