論文の概要: Deepfake: Definitions, Performance Metrics and Standards, Datasets and
Benchmarks, and a Meta-Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10913v1
- Date: Sun, 21 Aug 2022 17:31:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-24 12:19:08.030240
- Title: Deepfake: Definitions, Performance Metrics and Standards, Datasets and
Benchmarks, and a Meta-Review
- Title（参考訳）: Deepfake: 定義、パフォーマンスメトリクスと標準、データセットとベンチマーク、メタレビュー
- Authors: Enes Altuncu, Virginia N. L. Franqueira and Shujun Li
- Abstract要約: AIの最近の進歩、特にディープラーニングは、新しい現実的な合成メディアの作成に大きく貢献している。
本稿では,1) 異なる定義,2) 一般的に使用されているパフォーマンス指標と標準,3) ディープフェイクに関連するデータセット,課題,コンペティション,ベンチマークなど,新しい概念の複数の重要な側面について概説する。
我々は,本論文が深層ケーキを網羅的に網羅したレビューであり,まず英語と中国語の両方の文献と資料を網羅したレビューであると考えている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.697342683039794
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Recent advancements in AI, especially deep learning, have contributed to a
significant increase in the creation of new realistic-looking synthetic media
(video, image, and audio) and manipulation of existing media, which has led to
the creation of the new term ``deepfake''. Based on both the research
literature and resources in English and in Chinese, this paper gives a
comprehensive overview of deepfake, covering multiple important aspects of this
emerging concept, including 1) different definitions, 2) commonly used
performance metrics and standards, and 3) deepfake-related datasets,
challenges, competitions and benchmarks. In addition, the paper also reports a
meta-review of 12 selected deepfake-related survey papers published in 2020 and
2021, focusing not only on the mentioned aspects, but also on the analysis of
key challenges and recommendations. We believe that this paper is the most
comprehensive review of deepfake in terms of aspects covered, and the first one
covering both the English and Chinese literature and sources.
- Abstract（参考訳）: 近年のAIの進歩、特にディープラーニングは、新しい現実的な合成メディア(ビデオ、画像、音声)の作成と既存のメディアの操作に大きく貢献し、「ディープフェイク」という用語が作られた。
本論文は、英語と中国語の両方の研究文献と資源に基づいて、この新興概念の重要な側面を網羅した、ディープフェイクの概要を概観する。
1)異なる定義。
2 一般的に用いられる性能指標及び基準、及び
3)deepfake関連のデータセット、チャレンジ、コンペティション、ベンチマーク。
さらに、2020年と2021年に発表された12のdeepfake関連調査論文のメタレビューも報告しており、上記の側面だけでなく、重要な課題や推奨事項の分析にも焦点を当てている。
この論文は、deepfakeの最も包括的なレビューであり、最初のレビューは英語と中国語の文献と情報源の両方をカバーしている。
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