Fugu-MT 論文翻訳(概要): SeeABLE: Soft Discrepancies and Bounded Contrastive Learning for Exposing Deepfakes

論文の概要: SeeABLE: Soft Discrepancies and Bounded Contrastive Learning for Exposing Deepfakes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11296v2
Date: Sun, 1 Oct 2023 23:22:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-03 20:49:02.083238
Title: SeeABLE: Soft Discrepancies and Bounded Contrastive Learning for Exposing Deepfakes
Title（参考訳）: SeeABLE:Deepfakesのソフトな差異と境界付きコントラスト学習
Authors: Nicolas Larue, Ngoc-Son Vu, Vitomir Struc, Peter Peer, Vassilis Christophides
Abstract要約: 本研究では,検出問題を(一級)アウト・オブ・ディストリビューション検出タスクとして形式化する,SeeABLEと呼ばれる新しいディープフェイク検出器を提案する。 SeeABLEは、新しい回帰ベースの有界コントラスト損失を使用して、乱れた顔を事前定義されたプロトタイプにプッシュする。我々のモデルは競合する最先端の検出器よりも高い性能を示しながら、高度に一般化能力を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.553507857251396
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Modern deepfake detectors have achieved encouraging results, when training and test images are drawn from the same data collection. However, when these detectors are applied to images produced with unknown deepfake-generation techniques, considerable performance degradations are commonly observed. In this paper, we propose a novel deepfake detector, called SeeABLE, that formalizes the detection problem as a (one-class) out-of-distribution detection task and generalizes better to unseen deepfakes. Specifically, SeeABLE first generates local image perturbations (referred to as soft-discrepancies) and then pushes the perturbed faces towards predefined prototypes using a novel regression-based bounded contrastive loss. To strengthen the generalization performance of SeeABLE to unknown deepfake types, we generate a rich set of soft discrepancies and train the detector: (i) to localize, which part of the face was modified, and (ii) to identify the alteration type. To demonstrate the capabilities of SeeABLE, we perform rigorous experiments on several widely-used deepfake datasets and show that our model convincingly outperforms competing state-of-the-art detectors, while exhibiting highly encouraging generalization capabilities.
Abstract（参考訳）: 現代のディープフェイク検出器は、トレーニングとテスト画像が同じデータ収集から引き出されるとき、奨励的な結果を得た。しかし、これらの検出器を未知のディープフェイク生成技術で生成した画像に適用すると、かなりの性能劣化がよく観察される。本稿では, (一級) 分散検出タスクとして検出問題を定式化し, 未知のディープフェイクを一般化する, シーアブルと呼ばれる新しいディープフェイク検出器を提案する。具体的には、SeeABLEはまず局所的な画像摂動(ソフトディプレパンシーと呼ばれる)を生成し、その後、新しい回帰ベースの有界コントラスト損失を用いて、乱れた顔を予め定義されたプロトタイプに向かって押し出す。未知のディープフェイクタイプへの可視性の一般化性能を高めるために, ソフトな差異を豊富に生成し, 検出器を訓練する。 (i)顔のどの部分が変更されたかを局在化すること、及び (ii) 変更タイプを特定する。可視性を示すために,我々は広く使用されているdeepfakeデータセットで厳密な実験を行い,我々のモデルが,高い一般化能力を示しながら,競合する最先端の検出器よりも説得力に優れていることを示す。

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