論文の概要: Detection of GAN-synthesized street videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04991v1
• Date: Fri, 10 Sep 2021 16:59:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-13 13:44:22.375153
• Title: Detection of GAN-synthesized street videos
• Title（参考訳）: GAN合成ストリートビデオの検出
• Authors: Omran Alamayreh and Mauro Barni
• Abstract要約: 本稿では,新たなAI生成ビデオがストリートシーケンスを駆動する際の検出可能性について検討する(以下,DeepStreetsビデオと呼ぶ)。 我々は、Vid2vidアーキテクチャによって生成された最先端のDeepStreetsビデオにおいて、非常に優れた性能を発揮する、シンプルなフレームベース検出器を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.192357452920007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Research on the detection of AI-generated videos has focused almost exclusively on face videos, usually referred to as deepfakes. Manipulations like face swapping, face reenactment and expression manipulation have been the subject of an intense research with the development of a number of efficient tools to distinguish artificial videos from genuine ones. Much less attention has been paid to the detection of artificial non-facial videos. Yet, new tools for the generation of such kind of videos are being developed at a fast pace and will soon reach the quality level of deepfake videos. The goal of this paper is to investigate the detectability of a new kind of AI-generated videos framing driving street sequences (here referred to as DeepStreets videos), which, by their nature, can not be analysed with the same tools used for facial deepfakes. Specifically, we present a simple frame-based detector, achieving very good performance on state-of-the-art DeepStreets videos generated by the Vid2vid architecture. Noticeably, the detector retains very good performance on compressed videos, even when the compression level used during training does not match that used for the test videos.
• Abstract（参考訳）: AI生成ビデオの検出に関する研究は、主にディープフェイクと呼ばれるフェイスビデオに焦点を当てている。 顔の交換、顔の再現、表情の操作といった操作は、人工ビデオと本物の動画を区別する効率的なツールの開発とともに、激しい研究の対象となっている。 人工非顔ビデオの検出には、はるかに注意が払われていない。 しかし、このようなビデオを生成するための新しいツールが、急速に開発され、間もなく、ディープフェイクビデオの品質レベルに達するだろう。 本研究の目的は、顔のディープフェイクに使用されるのと同じツールで分析できない、新しいタイプのAI生成ビデオがストリートシーケンスを駆動する(以下、DeepStreetsビデオと呼ぶ)ことの検出可能性を調べることである。 具体的には、Vid2vidアーキテクチャによって生成された最先端のDeepStreetsビデオにおいて、非常に優れた性能を発揮する。 特に、この検出器は、トレーニング中に使用する圧縮レベルがテストビデオと一致しない場合でも、圧縮ビデオの性能が非常に高い。

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