論文の概要: Self-supervised Learning of Adversarial Example: Towards Good Generalizations for Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12208v1
• Date: Wed, 23 Mar 2022 05:52:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-25 05:18:22.650359
• Title: Self-supervised Learning of Adversarial Example: Towards Good Generalizations for Deepfake Detection
• Title（参考訳）: 逆例の自己教師型学習:ディープフェイク検出のための優れた一般化を目指して
• Authors: Liang Chen, Yong Zhang, Yibing Song, Lingqiao Liu, and Jue Wang
• Abstract要約: この研究は、単純な原理から一般化可能なディープフェイク検出に対処する。 フォージェリー構成のプールで強化されたフォージェリーを合成することにより、フォージェリーの「多様性」を豊かにすることを提案する。 また,現在のモデルに最も難易度の高いフォージェリーを動的に合成するために,敵のトレーニング戦略を用いることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.27496491339225
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent studies in deepfake detection have yielded promising results when the training and testing face forgeries are from the same dataset. However, the problem remains challenging when one tries to generalize the detector to forgeries created by unseen methods in the training dataset. This work addresses the generalizable deepfake detection from a simple principle: a generalizable representation should be sensitive to diverse types of forgeries. Following this principle, we propose to enrich the "diversity" of forgeries by synthesizing augmented forgeries with a pool of forgery configurations and strengthen the "sensitivity" to the forgeries by enforcing the model to predict the forgery configurations. To effectively explore the large forgery augmentation space, we further propose to use the adversarial training strategy to dynamically synthesize the most challenging forgeries to the current model. Through extensive experiments, we show that the proposed strategies are surprisingly effective (see Figure 1), and they could achieve superior performance than the current state-of-the-art methods. Code is available at \url{https://github.com/liangchen527/SLADD}.
• Abstract（参考訳）: 近年のディープフェイク検出の研究は、トレーニングとテストの顔偽造が同じデータセットである場合に有望な結果をもたらしている。 しかし、トレーニングデータセットで見当たらないメソッドによって作成された偽造に検出器を一般化しようとすると、問題は依然として困難である。 この研究は、単純な原理から一般化可能なディープフェイク検出に対処する: 一般化可能な表現は様々な種類の偽造に敏感でなければならない。 本稿では, フォージェリ構成のプールで強化されたフォージェリを合成し, モデルにフォージェリ構成の予測を強制することで, フォージェリに対する「感度」を高めることにより, フォージェリの多様性を高めることを提案する。 大規模偽造増補空間を効果的に探究するため,本モデルに最も挑戦する偽造を動的に合成するために,敵対的訓練戦略を用いることを更に提案する。 広範な実験を通して,提案手法が驚くほど効果的であることを示し(第1図参照),現在の最先端手法よりも優れた性能が得られることを示した。 コードは \url{https://github.com/liangchen527/sladd} で入手できる。

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