論文の概要: Deepfake Caricatures: Amplifying attention to artifacts increases deepfake detection by humans and machines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00535v4
- Date: Sun, 29 Jun 2025 04:43:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-03 14:22:55.551445
- Title: Deepfake Caricatures: Amplifying attention to artifacts increases deepfake detection by humans and machines
- Title（参考訳）: Deepfake Caricatures: 人工物への注意の増幅は人や機械によるディープフェイクの検出を増加させる
- Authors: Camilo Fosco, Emilie Josephs, Alex Andonian, Aude Oliva,
- Abstract要約: ディープフェイクビデオのアーティファクトを増幅するフレームワークを導入し、人々がより検出できるようにする。
ユーザスタディでは,映像提示時間やユーザエンゲージメントレベルを通じて,Caricaturesが人間の検出を大幅に増加させることを示した。
また,Artifact Attentionモジュールを組み込んだディープフェイク検出モデルを導入し,精度とロバスト性を向上させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.41264978552925
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Deepfakes can fuel online misinformation. As deepfakes get harder to recognize with the naked eye, human users become more reliant on deepfake detection models to help them decide whether a video is real or fake. Currently, models yield a prediction for a video's authenticity, but do not integrate a method for alerting a human user. We introduce a framework for amplifying artifacts in deepfake videos to make them more detectable by people. We propose a novel, semi-supervised Artifact Attention module, which is trained on human responses to create attention maps that highlight video artifacts, and magnify them to create a novel visual indicator we call "Deepfake Caricatures". In a user study, we demonstrate that Caricatures greatly increase human detection, across video presentation times and user engagement levels. We also introduce a deepfake detection model that incorporates the Artifact Attention module to increase its accuracy and robustness. Overall, we demonstrate the success of a human-centered approach to designing deepfake mitigation methods.
- Abstract（参考訳）: Deepfakesはオンラインの誤報を助長する。
ディープフェイクが裸眼で認識しにくくなると、人間のユーザーはディープフェイク検出モデルに頼り、ビデオが本物か偽物かを判断するのに役立つ。
現在、モデルはビデオの真正性を予測するが、人間のユーザーを警告する手法を統合することはない。
ディープフェイクビデオのアーティファクトを増幅するフレームワークを導入し、人々がより検出できるようにする。
このモジュールは人間の反応を訓練し,映像をハイライトするアテンションマップを作成し,それらを拡大して,私たちが"Deepfake Caricatures"と呼ぶ新しいビジュアルインジケータを作成する。
ユーザスタディでは,映像提示時間やユーザエンゲージメントレベルを通じて,Caricaturesが人間の検出を大幅に増加させることを示した。
また,Artifact Attentionモジュールを組み込んだディープフェイク検出モデルを導入し,精度とロバスト性を向上させる。
全体として、ディープフェイク緩和手法を設計するための人間中心のアプローチの成功を実証する。
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