論文の概要: Parents and Children: Distinguishing Multimodal DeepFakes from Natural Images
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00500v2
- Date: Tue, 21 May 2024 10:05:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 19:30:21.036491
- Title: Parents and Children: Distinguishing Multimodal DeepFakes from Natural Images
- Title（参考訳）: 親子:自然画像からマルチモーダルディープフェイクを識別する
- Authors: Roberto Amoroso, Davide Morelli, Marcella Cornia, Lorenzo Baraldi, Alberto Del Bimbo, Rita Cucchiara,
- Abstract要約: 近年の拡散モデルの発展により、自然言語のテキストプロンプトから現実的なディープフェイクの生成が可能になった。
我々は、最先端拡散モデルにより生成されたディープフェイク検出に関する体系的研究を開拓した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.34381768479834
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advancements in diffusion models have enabled the generation of realistic deepfakes from textual prompts in natural language. While these models have numerous benefits across various sectors, they have also raised concerns about the potential misuse of fake images and cast new pressures on fake image detection. In this work, we pioneer a systematic study on deepfake detection generated by state-of-the-art diffusion models. Firstly, we conduct a comprehensive analysis of the performance of contrastive and classification-based visual features, respectively extracted from CLIP-based models and ResNet or ViT-based architectures trained on image classification datasets. Our results demonstrate that fake images share common low-level cues, which render them easily recognizable. Further, we devise a multimodal setting wherein fake images are synthesized by different textual captions, which are used as seeds for a generator. Under this setting, we quantify the performance of fake detection strategies and introduce a contrastive-based disentangling method that lets us analyze the role of the semantics of textual descriptions and low-level perceptual cues. Finally, we release a new dataset, called COCOFake, containing about 1.2M images generated from the original COCO image-caption pairs using two recent text-to-image diffusion models, namely Stable Diffusion v1.4 and v2.0.
- Abstract（参考訳）: 近年の拡散モデルの発展により、自然言語のテキストプロンプトから現実的なディープフェイクの生成が可能になった。
これらのモデルには様々な分野に多くの利点があるが、偽画像の誤用を懸念し、偽画像検出に新たな圧力をかけた。
本研究では,最先端拡散モデルにより生成されたディープフェイク検出の体系的研究を開拓する。
まず、画像分類データセットに基づいて学習したCLIPモデルとResNetまたはViTアーキテクチャから抽出した、コントラストと分類に基づく視覚的特徴の総合的な分析を行う。
その結果、偽画像は共通の低レベルの手がかりを共有しており、認識しやすくなっていることがわかった。
さらに,複数のテキストキャプションによって偽画像が合成され,ジェネレータの種として使用されるマルチモーダル・セッティングを考案した。
本設定では,偽検出手法の性能を定量化するとともに,テキスト記述と低レベルの知覚的手がかりのセマンティクスの役割を解析するコントラストベース・ディエンタング法を導入する。
最後に、我々はCOCOFakeと呼ばれる新しいデータセットをリリースし、COCOイメージキャプチャ対から生成された約1.2万の画像を含む2つの最新のテキスト対画像拡散モデル、すなわち、安定拡散v1.4とv2.0を作成した。
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