論文の概要: DA-FDFtNet: Dual Attention Fake Detection Fine-tuning Network to Detect Various AI-Generated Fake Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12001v1
• Date: Wed, 22 Dec 2021 16:25:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-23 15:23:48.241086
• Title: DA-FDFtNet: Dual Attention Fake Detection Fine-tuning Network to Detect Various AI-Generated Fake Images
• Title（参考訳）: DA-FDFtNet:AI生成フェイク画像検出のための二重注意フェイク検出ファインチューニングネットワーク
• Authors: Young Oh Bang and Simon S. Woo
• Abstract要約: ディープフェイク」のような偽画像の作成がずっと簡単になった。 近年の研究では、少量のトレーニングデータを用いて、フェイク画像や動画をより効果的に生成する、いくつかのショットラーニングが導入されている。 本研究では,操作した偽顔画像を検出するために,DA-tNet(Dual Attention Fine-tuning Network)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.030153777110026
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the advancement of Generative Adversarial Networks (GAN), Autoencoders, and other AI technologies, it has been much easier to create fake images such as "Deepfakes". More recent research has introduced few-shot learning, which uses a small amount of training data to produce fake images and videos more effectively. Therefore, the ease of generating manipulated images and the difficulty of distinguishing those images can cause a serious threat to our society, such as propagating fake information. However, detecting realistic fake images generated by the latest AI technology is challenging due to the reasons mentioned above. In this work, we propose Dual Attention Fake Detection Fine-tuning Network (DA-FDFtNet) to detect the manipulated fake face images from the real face data. Our DA-FDFtNet integrates the pre-trained model with Fine-Tune Transformer, MBblockV3, and a channel attention module to improve the performance and robustness across different types of fake images. In particular, Fine-Tune Transformer consists of multiple numbers of an image-based self-attention module and a down-sampling layer. The channel attention module is also connected with the pre-trained model to capture the fake images feature space. We experiment with our DA-FDFtNet with the FaceForensics++ dataset and various GAN-generated datasets, and we show that our approach outperforms the previous baseline models.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)やオートエンコーダ、その他のAI技術の進歩により、"Deepfakes"のようなフェイクイメージの作成がずっと簡単になった。 近年の研究では、少量のトレーニングデータを使って、フェイク画像やビデオをより効果的に生成する、いくつかのショット学習が導入されている。 したがって、操作された画像の生成や識別の難しさは、偽情報の普及など、社会に深刻な脅威をもたらす可能性がある。 しかし、上記の理由から、最新のAI技術によって生成された現実的な偽画像の検出は困難である。 本研究では,実顔データから操作された偽顔画像を検出するために,DA-FDFtNet(Dual Attention Fake Detection Fine-tuning Network)を提案する。 da-fdftnetは事前学習したモデルを微調整トランスフォーマー、mbblockv3、チャンネルアテンションモジュールと統合し、様々な種類の偽画像のパフォーマンスと堅牢性を改善します。 特に、微動変圧器は、画像ベースのセルフアテンションモジュールの複数個とダウンサンプリング層からなる。 チャネルアテンションモジュールは、事前訓練されたモデルに接続され、偽画像の特徴空間をキャプチャする。 DA-FDFtNetをFaceForensics++データセットと様々なGAN生成データセットで実験した結果,従来のベースラインモデルよりも優れていることがわかった。

関連論文リスト

• On the Effectiveness of Dataset Alignment for Fake Image Detection [28.68129042301801]
  優れた検出器は、セマンティックコンテンツ、解像度、ファイルフォーマットなどの画像特性を無視しながら、生成モデル指紋に焦点を当てるべきである。 この研究では、これらのアルゴリズムの選択に加えて、堅牢な検出器をトレーニングするためには、リアル/フェイク画像の整列したデータセットも必要である、と論じる。 そこで本研究では, LDMの家族に対して, LDMのオートエンコーダを用いて実画像の再構成を行う手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-15T17:58:07Z)
• Zero-Shot Detection of AI-Generated Images [54.01282123570917]
  AI生成画像を検出するゼロショットエントロピー検出器(ZED)を提案する。 機械によるテキスト検出の最近の研究に触発された私たちのアイデアは、分析対象の画像が実際の画像のモデルと比較してどれだけ驚くかを測定することである。 ZEDは精度の点でSoTAよりも平均3%以上改善されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T08:46:13Z)
• GenFace: A Large-Scale Fine-Grained Face Forgery Benchmark and Cross Appearance-Edge Learning [50.7702397913573]
  フォトリアリスティック・ジェネレータの急速な進歩は、真の画像と操作された画像の相違がますます不明瞭になっている臨界点に達している。 公開されている顔の偽造データセットはいくつかあるが、偽造顔は主にGANベースの合成技術を用いて生成される。 我々は,大規模で多様できめ細かな高忠実度データセットであるGenFaceを提案し,ディープフェイク検出の進展を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-03T03:13:50Z)
• AntifakePrompt: Prompt-Tuned Vision-Language Models are Fake Image Detectors [24.78672820633581]
  深層生成モデルは、偽情報や著作権侵害に対する懸念を高めながら、驚くほど偽のイメージを作成することができる。 実画像と偽画像とを区別するためにディープフェイク検出技術が開発された。 本稿では,視覚言語モデルとアクシデントチューニング技術を用いて,Antifake Promptと呼ばれる新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T14:23:45Z)
• Parents and Children: Distinguishing Multimodal DeepFakes from Natural Images [60.34381768479834]
  近年の拡散モデルの発展により、自然言語のテキストプロンプトから現実的なディープフェイクの生成が可能になった。 我々は、最先端拡散モデルにより生成されたディープフェイク検出に関する体系的研究を開拓した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-02T10:25:09Z)
• Real Face Foundation Representation Learning for Generalized Deepfake Detection [74.4691295738097]
  ディープフェイク技術の出現は、個人のプライバシーと公共の安全に脅威をもたらすため、社会的な問題となっている。 十分な偽の顔を集めることはほぼ不可能であり、既存の検出器があらゆる種類の操作に一般化することは困難である。 本稿では,大規模な実顔データセットから一般表現を学習することを目的としたリアルフェイスファウンデーション表現学習(RFFR)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-15T08:27:56Z)
• 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)
• Video Transformer for Deepfake Detection with Incremental Learning [11.586926513803077]
  ディープフェイクによる顔の偽造はインターネットに広く浸透しており、これが深刻な社会的懸念を引き起こす。 本稿では,ディープフェイクビデオを検出するためのインクリメンタル学習を備えた新しいビデオトランスフォーマーを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-11T16:22:56Z)
• 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)
• Fighting Deepfake by Exposing the Convolutional Traces on Images [0.0]
  FACEAPPのようなモバイルアプリは、最も高度なGAN(Generative Adversarial Networks)を使用して、人間の顔写真に極端な変換を生成する。 この種のメディアオブジェクトはDeepfakeという名前を取って、マルチメディアの法医学分野における新たな課題であるDeepfake検出課題を提起した。 本稿では,画像からディープフェイク指紋を抽出する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-07T08:49:23Z)
• FDFtNet: Facing Off Fake Images using Fake Detection Fine-tuning Network [19.246576904646172]
  本稿では,FaketNetと呼ばれる,軽量な微調整ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 提案手法は,偽画像の検出を効果的に行うための微調整のために,数枚の画像のみを用いて,人気のある事前学習モデルを再利用することを目的としている。 我々の tNet は GANs ベースのデータセットから生成された偽画像の総合的精度 9029% を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-05T16:04:17Z)

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。