Fugu-MT 論文翻訳(概要): Robust Deepfake On Unrestricted Media: Generation And Detection

論文の概要: Robust Deepfake On Unrestricted Media: Generation And Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06228v1
Date: Sun, 13 Feb 2022 06:53:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-16 10:00:16.611845
Title: Robust Deepfake On Unrestricted Media: Generation And Detection
Title（参考訳）: 非制限メディアにおけるロバストなディープフェイク:生成と検出
Authors: Trung-Nghia Le and Huy H Nguyen and Junichi Yamagishi and Isao Echizen
Abstract要約: 近年のディープラーニングの進歩は、ディープフェイク生成の大幅な改善につながっている。この章では、ディープフェイクの生成と検出の進化と課題について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 46.576556314444865
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent advances in deep learning have led to substantial improvements in deepfake generation, resulting in fake media with a more realistic appearance. Although deepfake media have potential application in a wide range of areas and are drawing much attention from both the academic and industrial communities, it also leads to serious social and criminal concerns. This chapter explores the evolution of and challenges in deepfake generation and detection. It also discusses possible ways to improve the robustness of deepfake detection for a wide variety of media (e.g., in-the-wild images and videos). Finally, it suggests a focus for future fake media research.
Abstract（参考訳）: 近年のディープラーニングの進歩により、ディープフェイク生成が大幅に改善され、フェイクメディアがより現実的に見えるようになった。ディープフェイクメディアは幅広い分野に応用できる可能性があり、学術界と産業界の両方から注目を集めているが、深刻な社会的・犯罪的な懸念も招いている。この章はディープフェイクの生成と検出における進化と課題を探求する。また、さまざまなメディア(例えば、wild画像やビデオ)のディープフェイク検出の堅牢性を改善する方法についても論じている。最後に、将来の偽メディア研究の焦点を示唆する。

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