flyingby/Awesome-Deepfake-Generation-and-Detection

解决的问题

关于深度伪造的研究分散在许多论文、会议和技术中。本项目将面部操纵及其检测领域最相关的研究收集并整理到一个地方。它帮助研究人员和从业者快速找到关于换脸、人脸重演、说话人脸生成、人脸属性编辑和伪造检测的已发表方法，以及诸如头部替换、人脸超分辨率和妆容迁移等相关领域的研究。

工作原理

该仓库是一个结构化且保持更新的学术论文列表。每篇论文都列出了年份、发表会议、类别（如 GANs、diffusion、VAEs）以及论文链接，并在可用时提供代码链接。内容按五个核心任务分为主要部分，并包含一个相关研究领域的部分。维护者还指出了发表在 ACM Computing Surveys 2026 上的综合综述论文，总结了这些方法，并邀请通过 pull requests 贡献以添加任何遗漏的工作。

适用人群

从事深度伪造生成或检测的研究人员、学生和工程师。对于任何想要了解当前面部操纵技术结构化概况的人，特别是对学术文献感兴趣，或正在构建或评估检测系统的人来说，它也非常有用。

亮点

包含涵盖换脸、重演、说话人脸生成、属性编辑和伪造检测的广泛综述。
为最具代表性的工作提供详细结果，帮助读者比较不同方法。
包含许多相关领域，如头部替换、人脸超分辨率、人脸重建、人脸修复、身体动画、肖像风格迁移、妆容迁移和对抗样本检测。
列出来自顶级会议（CVPR, ICCV, NeurIPS, ECCV 等）的论文，并在可用时提供直接代码链接，方便深入研究。