論文の概要: Learning to Recognize Patch-Wise Consistency for Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09311v1
• Date: Wed, 16 Dec 2020 23:06:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-03 04:45:11.140081
• Title: Learning to Recognize Patch-Wise Consistency for Deepfake Detection
• Title（参考訳）: ディープフェイク検出のためのパッチワイズ一貫性の認識
• Authors: Tianchen Zhao, Xiang Xu, Mingze Xu, Hui Ding, Yuanjun Xiong, Wei Xia
• Abstract要約: パッチワイド一貫性学習(PCL)という,このタスクのための表現学習手法を提案する。 PCLは、画像のソース機能の一貫性を測定し、複数の偽造方法に対する優れた解釈性と堅牢性で表現することを学びます。 7つの一般的なDeepfake検出データセットに対するアプローチを評価します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.186451993950044
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose to detect Deepfake generated by face manipulation based on one of their fundamental features: images are blended by patches from multiple sources, carrying distinct and persistent source features. In particular, we propose a novel representation learning approach for this task, called patch-wise consistency learning (PCL). It learns by measuring the consistency of image source features, resulting to representation with good interpretability and robustness to multiple forgery methods. We develop an inconsistency image generator (I2G) to generate training data for PCL and boost its robustness. We evaluate our approach on seven popular Deepfake detection datasets. Our model achieves superior detection accuracy and generalizes well to unseen generation methods. On average, our model outperforms the state-of-the-art in terms of AUC by 2% and 8% in the in- and cross-dataset evaluation, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,顔の操作によって生成されたディープフェイクを,その基本的な特徴の1つに基づいて検出する。画像は複数のソースからのパッチでブレンドされ,特徴と永続性を持つ。 特に,本課題に対する新しい表現学習手法であるpatch-wise consistency learning (pcl)を提案する。 イメージソースの特徴の一貫性を計測することで、複数の偽造方法に対して、優れた解釈性と堅牢性を持つ表現が可能になる。 我々は,PCLのトレーニングデータを生成し,その堅牢性を高めるために,不整合画像生成装置(I2G)を開発した。 一般的な7つのDeepfake検出データセットに対するアプローチを評価する。 本モデルは優れた検出精度を達成し,未発見生成法によく一般化する。 平均して,本モデルでは,AUCを2%,クロスデータセット評価を8%上回る結果を得た。

関連論文リスト

• Understanding and Improving Training-Free AI-Generated Image Detections with Vision Foundation Models [68.90917438865078]
  顔合成と編集のためのディープフェイク技術は、生成モデルに重大なリスクをもたらす。 本稿では,モデルバックボーン,タイプ,データセット間で検出性能がどう変化するかを検討する。 本稿では、顔画像のパフォーマンスを向上させるContrastive Blurと、ノイズタイプのバイアスに対処し、ドメイン間のパフォーマンスのバランスをとるMINDERを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-28T13:04:45Z)
• Standing on the Shoulders of Giants: Reprogramming Visual-Language Model for General Deepfake Detection [16.21235742118949]
  本稿では,よく訓練された視覚言語モデル(VLM)を一般深度検出に活用する手法を提案する。 入力摂動によってモデル予測を操作するモデル再プログラミングパラダイムにより,本手法はトレーニング済みのVLMモデルを再プログラムすることができる。 いくつかの人気のあるベンチマークデータセットの実験では、ディープフェイク検出のクロスデータセットとクロスマニピュレーションのパフォーマンスが大幅に改善できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T12:46:30Z)
• UniForensics: Face Forgery Detection via General Facial Representation [60.5421627990707]
  高レベルの意味的特徴は摂動の影響を受けにくく、フォージェリー固有の人工物に限らないため、より強い一般化がある。 我々は、トランスフォーマーベースのビデオネットワークを活用する新しいディープフェイク検出フレームワークUniForensicsを導入し、顔の豊かな表現のためのメタファンクショナルな顔分類を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-26T20:51:54Z)
• Towards More General Video-based Deepfake Detection through Facial Feature Guided Adaptation for Foundation Model [15.61920157541529]
  内部にリッチな情報をエンコードしたファンデーションモデルを適用することにより,新しいディープフェイク検出手法を提案する。 近年のパラメータ効率の良い微調整技術に触発されて,新しいサイドネットワーク型デコーダを提案する。 提案手法は,見知らぬディープフェイクサンプルの同定に優れた有効性を示し,顕著な性能向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T14:58:52Z)
• DFIL: Deepfake Incremental Learning by Exploiting Domain-invariant Forgery Clues [32.045504965382015]
  現在のディープフェイク検出モデルは、大規模なデータセットでトレーニングすることで、一般的に偽画像を認識することができる。 検出モデルの精度は、データ分布の違いにより、新しいディープフェイク法によって生成された画像に対して著しく低下する。 本稿では,ディープフェイク検出モデルの一般化を改善するための新たなインクリメンタルラーニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T07:02:26Z)
• Deep Convolutional Pooling Transformer for Deepfake Detection [54.10864860009834]
  本研究では,局所的・グローバル的に決定的な画像特徴を取り入れた深部畳み込み変換器を提案する。 具体的には,抽出した特徴を充実させ,有効性を高めるために,畳み込みプーリングと再アテンションを適用した。 提案手法は、内部実験と相互データセット実験の両方において、最先端のベースラインを一貫して上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-12T15:05:41Z)
• Detecting Deepfakes with Self-Blended Images [37.374772758057844]
  本稿では,深度情報を検出するために,SBI(Self-blended Image)と呼ばれる新しい合成トレーニングデータを提案する。 SBIは、単一のプリスタン画像から擬似ソースとターゲットイメージを混合して生成される。 我々は,FF++,CDF,DFD,DFDC,DFDCP,FFIWデータセットの最先端手法との比較を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T15:44:35Z)
• M2TR: Multi-modal Multi-scale Transformers for Deepfake Detection [74.19291916812921]
  Deepfake技術によって生成された鍛造画像は、デジタル情報の信頼性に深刻な脅威をもたらします。 本稿では,Deepfake検出のための微妙な操作アーチファクトを異なるスケールで捉えることを目的とする。 最先端の顔スワッピングと顔の再現方法によって生成された4000のDeepFakeビデオで構成される高品質のDeepFakeデータセットSR-DFを紹介します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-20T05:43:44Z)
• CutPaste: Self-Supervised Learning for Anomaly Detection and Localization [59.719925639875036]
  通常のトレーニングデータのみを用いて異常検知器を構築するためのフレームワークを提案する。 まず、自己教師付き深層表現を学習し、学習した表現の上に生成的1クラス分類器を構築する。 MVTec異常検出データセットに関する実証研究は,提案アルゴリズムが実世界の様々な欠陥を検出可能であることを実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-08T19:04:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。