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。
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