論文の概要: Transferable Class-Modelling for Decentralized Source Attribution of
GAN-Generated Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09777v1
- Date: Fri, 18 Mar 2022 07:43:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-21 13:49:24.902945
- Title: Transferable Class-Modelling for Decentralized Source Attribution of
GAN-Generated Images
- Title（参考訳）: GAN生成画像の分散型ソース属性の変換可能なクラスモデリング
- Authors: Brandon B. G. Khoo, Chern Hong Lim, Raphael C.-W. Phan
- Abstract要約: 我々は、一連の関連するバイナリ分類タスクとして、ディープフェイク検出とソース属性の問題を再定義する。
我々は、転送学習を活用して、複数の独立属性問題に対する偽検出ネットワークを迅速に適用する。
私たちのモデルは、現在のベンチマークと競合するように実験によって決定されます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.1483423188102755
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: GAN-generated deepfakes as a genre of digital images are gaining ground as
both catalysts of artistic expression and malicious forms of deception,
therefore demanding systems to enforce and accredit their ethical use. Existing
techniques for the source attribution of synthetic images identify subtle
intrinsic fingerprints using multiclass classification neural nets limited in
functionality and scalability. Hence, we redefine the deepfake detection and
source attribution problems as a series of related binary classification tasks.
We leverage transfer learning to rapidly adapt forgery detection networks for
multiple independent attribution problems, by proposing a semi-decentralized
modular design to solve them simultaneously and efficiently. Class activation
mapping is also demonstrated as an effective means of feature localization for
model interpretation. Our models are determined via experimentation to be
competitive with current benchmarks, and capable of decent performance on human
portraits in ideal conditions. Decentralized fingerprint-based attribution is
found to retain validity in the presence of novel sources, but is more
susceptible to type II errors that intensify with image perturbations and
attributive uncertainty. We describe both our conceptual framework and model
prototypes for further enhancement when investigating the technical limits of
reactive deepfake attribution.
- Abstract（参考訳）: デジタル画像のジャンルとしてのGAN生成のディープフェイクは、芸術的表現の触媒と悪意のある偽造の両方が原因で、倫理的利用を強制し、認定するようシステムに求めている。
合成画像のソース属性に関する既存の技術は,機能やスケーラビリティに制限のある多クラス分類ニューラルネットを用いて,微妙な内在性指紋を識別する。
したがって、deepfake検出問題とソース帰属問題を関連するバイナリ分類タスクとして再定義する。
半分散モジュラー設計を提案し,同時に効率的に解くことにより,複数の独立帰属問題に対する偽造検出ネットワークを迅速に適応させる。
クラスアクティベーションマッピングは、モデル解釈のための特徴ローカライゼーションの効果的な方法としても示される。
我々のモデルは、現在のベンチマークと競争力のある実験を通じて決定され、理想的な条件で人間の肖像画をまともに評価することができる。
分散指紋ベースの属性は、新しい情報源の存在下では有効性を維持するが、画像の摂動や帰属不確実性によって増大するタイプIIのエラーの影響を受けやすい。
我々は,リアクティブなディープフェイク属性の技術的限界を調査する際の,概念的枠組みとモデルプロトタイプについて述べる。
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