論文の概要: Towards A Robust Deepfake Detector:Common Artifact Deepfake Detection Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.14457v1
• Date: Wed, 26 Oct 2022 04:02:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 14:49:17.551708
• Title: Towards A Robust Deepfake Detector:Common Artifact Deepfake Detection Model
• Title（参考訳）: 頑健なディープフェイク検出器に向けて:共通アーティファクトディープフェイク検出モデル
• Authors: Shichao Dong, Jin Wang, Renhe Ji, Jiajun Liang, Haoqiang Fan and Zheng Ge
• Abstract要約: そこで本研究では,コモン・アーティファクト・ディープフェイク検出モデルという新しいディープフェイク検出手法を提案する。 共通アーティファクトの特徴を学習する上での大きな障害は、モデルがアイデンティティ表現機能によって容易に誤解されることである。 本手法は,Implicit Identity Leakageの影響を効果的に低減し,最先端技術よりも大きなマージンで性能を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.308886041268973
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing deepfake detection methods perform poorly on face forgeries generated by unseen face manipulation algorithms. The generalization ability of previous methods is mainly improved by modeling hand-crafted artifact features. Such properties, on the other hand, impede their further improvement. In this paper, we propose a novel deepfake detection method named Common Artifact Deepfake Detection Model, which aims to learn common artifact features in different face manipulation algorithms. To this end, we find that the main obstacle to learning common artifact features is that models are easily misled by the identity representation feature. We call this phenomenon Implicit Identity Leakage (IIL). Extensive experimental results demonstrate that, by learning the binary classifiers with the guidance of the Artifact Detection Module, our method effectively reduces the influence of IIL and outperforms the state-of-the-art by a large margin, proving that hand-crafted artifact feature detectors are not indispensable when tackling deepfake problems.
• Abstract（参考訳）: 既存のディープフェイク検出手法は、顔操作アルゴリズムによって生成された顔の偽造が不十分である。 従来手法の一般化能力は手作りアーティファクトの特徴をモデル化することによって改善されている。 一方、このような性質はさらなる改善を妨げている。 本稿では,異なる顔操作アルゴリズムにおいて,共通の人工物の特徴を学習することを目的とした,新しいディープフェイク検出手法であるCommon Artifact Deepfake Detection Modelを提案する。 この目的のために、共通アーティファクトの特徴を学習する主な障害は、モデルが識別表現機能によって容易に誤解されることである。 この現象をIIL(Implicit Identity Leakage)と呼ぶ。 本手法は,アーティファクト検出モジュールの誘導により2値分類器を学習することにより,IILの影響を効果的に低減し,手作りの工芸品特徴検出器がディープフェイク問題に対処するには不可欠ではないことを示す。

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