論文の概要: Real Face Foundation Representation Learning for Generalized Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08439v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 08:27:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 14:28:35.533813
• Title: Real Face Foundation Representation Learning for Generalized Deepfake Detection
• Title（参考訳）: 一般化ディープフェイク検出のためのリアルフェイスファウンデーション表現学習
• Authors: Liang Shi, Jie Zhang, Shiguang Shan
• Abstract要約: ディープフェイク技術の出現は、個人のプライバシーと公共の安全に脅威をもたらすため、社会的な問題となっている。 十分な偽の顔を集めることはほぼ不可能であり、既存の検出器があらゆる種類の操作に一般化することは困難である。 本稿では,大規模な実顔データセットから一般表現を学習することを目的としたリアルフェイスファウンデーション表現学習(RFFR)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.4691295738097
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emergence of deepfake technologies has become a matter of social concern as they pose threats to individual privacy and public security. It is now of great significance to develop reliable deepfake detectors. However, with numerous face manipulation algorithms present, it is almost impossible to collect sufficient representative fake faces, and it is hard for existing detectors to generalize to all types of manipulation. Therefore, we turn to learn the distribution of real faces, and indirectly identify fake images that deviate from the real face distribution. In this study, we propose Real Face Foundation Representation Learning (RFFR), which aims to learn a general representation from large-scale real face datasets and detect potential artifacts outside the distribution of RFFR. Specifically, we train a model on real face datasets by masked image modeling (MIM), which results in a discrepancy between input faces and the reconstructed ones when applying the model on fake samples. This discrepancy reveals the low-level artifacts not contained in RFFR, making it easier to build a deepfake detector sensitive to all kinds of potential artifacts outside the distribution of RFFR. Extensive experiments demonstrate that our method brings about better generalization performance, as it significantly outperforms the state-of-the-art methods in cross-manipulation evaluations, and has the potential to further improve by introducing extra real faces for training RFFR.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイク技術の出現は、個人のプライバシーと公共の安全に脅威をもたらすため、社会的な問題となっている。 信頼できるディープフェイク検出器を開発することは、現在非常に重要である。 しかし、多数の顔操作アルゴリズムが存在するため、十分な偽の顔を集めることはほぼ不可能であり、既存の検出器があらゆる種類の操作に一般化することは困難である。 そこで,実顔の分布を学習し,実顔分布から逸脱した偽画像を間接的に識別する。 本研究では,大規模実顔データセットから汎用表現を学習し,rffrの分布外の潜在的なアーティファクトを検出することを目的とした,real face foundation representation learning(rffr)を提案する。 具体的には、マスキング画像モデリング(mim)により、実顔データセット上でモデルをトレーニングすることで、フェイクサンプルにモデルを適用する際に、入力顔と再構成された顔との間に不一致が生じる。 この相違により、RFFRに含まれていない低レベルのアーティファクトが明らかになり、RFFRの分布外のあらゆる種類の潜在的なアーティファクトに敏感なディープフェイク検出器の構築が容易になった。 本手法は, クロスマニピュレーション評価において最先端の手法よりも優れており, さらに, RFFRトレーニングのための追加の現実面を導入することにより, さらなる改善が期待できることを示す。

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