論文の概要: Avatar Fingerprinting for Authorized Use of Synthetic Talking-Head Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03713v3
• Date: Mon, 5 Aug 2024 02:38:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-07 00:45:00.851792
• Title: Avatar Fingerprinting for Authorized Use of Synthetic Talking-Head Videos
• Title（参考訳）: Avatar Fingerprinting for Authorized use of Synthetic Talking-Head Videos
• Authors: Ekta Prashnani, Koki Nagano, Shalini De Mello, David Luebke, Orazio Gallo,
• Abstract要約: これをアバターフィンガープリントと呼ぶ。 まず、ビデオ通話で対話する人々の実・合成ビデオの大規模なデータセットを紹介する。 顔の表情に依存しない動きのシグネチャを学習することにより、合成ビデオで表現を駆動するアイデンティティを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.717930760451996
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Modern avatar generators allow anyone to synthesize photorealistic real-time talking avatars, ushering in a new era of avatar-based human communication, such as with immersive AR/VR interactions or videoconferencing with limited bandwidths. Their safe adoption, however, requires a mechanism to verify if the rendered avatar is trustworthy: does it use the appearance of an individual without their consent? We term this task avatar fingerprinting. To tackle it, we first introduce a large-scale dataset of real and synthetic videos of people interacting on a video call, where the synthetic videos are generated using the facial appearance of one person and the expressions of another. We verify the identity driving the expressions in a synthetic video, by learning motion signatures that are independent of the facial appearance shown. Our solution, the first in this space, achieves an average AUC of 0.85. Critical to its practical use, it also generalizes to new generators never seen in training (average AUC of 0.83). The proposed dataset and other resources can be found at: https://research.nvidia.com/labs/nxp/avatar-fingerprinting/.
• Abstract（参考訳）: 現代のアバタージェネレータは、誰でもフォトリアリスティックなリアルタイムなアバターを合成でき、没入型AR/VRインタラクションや限られた帯域幅でのビデオ会議など、新しい時代のアバターベースの人間コミュニケーションを支えている。 しかし、彼らの安全な採用には、レンダリングされたアバターが信頼できるかどうかを検証するメカニズムが必要である。 これをアバターフィンガープリントと呼ぶ。 そこで我々はまず,ビデオ通話で対話する人々の実・合成ビデオの大規模データセットを導入し,ある人物の顔の外観と他の人物の表情を用いて合成ビデオを生成する。 顔の表情に依存しない動きのシグネチャを学習することにより、合成ビデオで表現を駆動するアイデンティティを検証する。 我々の解は、この空間で最初に、平均的な AUC が 0.85 に達する。 実用上は非常に重要であり、訓練で見たことのない新しい発電機(平均AUC 0.83)にも一般化されている。 提案されたデータセットとその他のリソースは、https://research.nvidia.com/labs/nxp/avatar-fingerprinting/で見ることができる。

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