之前看的论文，整理了一下

这篇文章开头提出目前的伪造检测算法，在训练集与测试集都是使用同一个伪造生成算法的情况下，检测效果很好。（即普通DeepFakes训练过程中的判别器，其输入的假图像分布一致，都是由同一个生成器生成的）这篇文章使用的GAN结构与DeepFakes不同，其使用设计的算法生成不同方式伪造的假图像，再由判别器判断是否为假图像。 为了提高伪造效果，使用对抗方法来生成判别器鉴别困难的伪造配置。另外，引入多任务学习来提高学习效率，判别器还要判断输入假图像的伪造配置。