論文の概要: Deepfake Style Transfer Mixture: a First Forensic Ballistics Study on Synthetic Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09928v1
• Date: Fri, 18 Mar 2022 13:11:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-21 13:32:35.265965
• Title: Deepfake Style Transfer Mixture: a First Forensic Ballistics Study on Synthetic Images
• Title（参考訳）: deepfake style transfer mixture: 合成画像に関する最初の法医学的弾道学研究
• Authors: Luca Guarnera (1 and 2), Oliver Giudice (1 and 3), Sebastiano Battiato (1 and 2) ((1) University of Catania, (2) iCTLab s.r.l. - Spin-off of University of Catania, (3) Applied Research Team, IT dept., Banca d'Italia, Italy)
• Abstract要約: 本稿では,デジタル画像が何回処理されたかを,スタイル転送のための生成アーキテクチャを用いて検出する。 ディープフェイク画像の法医学的弾道学を正確に研究するために,スタイル・トランスファー操作の数学的特性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most recent style-transfer techniques based on generative architectures are able to obtain synthetic multimedia contents, or commonly called deepfakes, with almost no artifacts. Researchers already demonstrated that synthetic images contain patterns that can determine not only if it is a deepfake but also the generative architecture employed to create the image data itself. These traces can be exploited to study problems that have never been addressed in the context of deepfakes. To this aim, in this paper a first approach to investigate the image ballistics on deepfake images subject to style-transfer manipulations is proposed. Specifically, this paper describes a study on detecting how many times a digital image has been processed by a generative architecture for style transfer. Moreover, in order to address and study accurately forensic ballistics on deepfake images, some mathematical properties of style-transfer operations were investigated.
• Abstract（参考訳）: 生成的アーキテクチャに基づく最近のスタイル転送技術は、ほとんど人工物なしで合成マルチメディアコンテンツ、あるいは一般にディープフェイク(deepfakes)を得ることができる。 研究者たちはすでに、合成画像には、それがディープフェイクであるだけでなく、画像データ自体を作成するために使用される生成アーキテクチャも決定できるパターンが含まれていることを実証している。 これらのトレースはディープフェイクの文脈で解決されたことのない問題を研究するために利用することができる。 そこで,本稿では,スタイル移動操作を受けるディープフェイク画像における画像弾道について検討する最初のアプローチを提案する。 具体的には,デジタル画像の処理回数を,スタイル転送のための生成的アーキテクチャによって検出する手法について述べる。 さらに,ディープフェイク画像の法医学的弾道学を正確に研究するために,スタイル転送操作の数学的特性について検討した。

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