論文の概要: Towards Understanding of Deepfake Videos in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.01919v1
• Date: Tue, 5 Sep 2023 03:16:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-06 16:32:12.142304
• Title: Towards Understanding of Deepfake Videos in the Wild
• Title（参考訳）: 野生のディープフェイク動画理解に向けて
• Authors: Beomsang Cho, Binh M. Le, Jiwon Kim, Simon Woo, Shahroz Tariq, Alsharif Abuadbba, Kristen Moore
• Abstract要約: これまでに収集された最大かつ最も多様な深海深海深度データセット(RWDF-23)について紹介する。 データセットの範囲を以前の研究を超えて拡大することで、現実世界のディープフェイクコンテンツの範囲を広げることができます。 また、創造者、操作戦略、目的、実世界のコンテンツ制作方法など、ディープフェイクの様々な側面を包括的に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.76886643741705
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deepfakes have become a growing concern in recent years, prompting researchers to develop benchmark datasets and detection algorithms to tackle the issue. However, existing datasets suffer from significant drawbacks that hamper their effectiveness. Notably, these datasets fail to encompass the latest deepfake videos produced by state-of-the-art methods that are being shared across various platforms. This limitation impedes the ability to keep pace with the rapid evolution of generative AI techniques employed in real-world deepfake production. Our contributions in this IRB-approved study are to bridge this knowledge gap from current real-world deepfakes by providing in-depth analysis. We first present the largest and most diverse and recent deepfake dataset (RWDF-23) collected from the wild to date, consisting of 2,000 deepfake videos collected from 4 platforms targeting 4 different languages span created from 21 countries: Reddit, YouTube, TikTok, and Bilibili. By expanding the dataset's scope beyond the previous research, we capture a broader range of real-world deepfake content, reflecting the ever-evolving landscape of online platforms. Also, we conduct a comprehensive analysis encompassing various aspects of deepfakes, including creators, manipulation strategies, purposes, and real-world content production methods. This allows us to gain valuable insights into the nuances and characteristics of deepfakes in different contexts. Lastly, in addition to the video content, we also collect viewer comments and interactions, enabling us to explore the engagements of internet users with deepfake content. By considering this rich contextual information, we aim to provide a holistic understanding of the {evolving} deepfake phenomenon and its impact on online platforms.
• Abstract（参考訳）: 近年、ディープフェイクの懸念が高まり、研究者はこの問題に取り組むためにベンチマークデータセットと検出アルゴリズムを開発するようになった。 しかし、既存のデータセットは、その有効性を阻害する重大な欠点に苦しむ。 特に、これらのデータセットは、さまざまなプラットフォームで共有されている最先端のメソッドによって生成された最新のディープフェイクビデオを含んでいない。 この制限は、現実世界のディープフェイク生産で使用される生成AI技術の急速な進化を妨げている。 このIRB承認研究における我々の貢献は、この知識ギャップを現在の現実世界のディープフェイクから深く分析することで橋渡しすることである。 reddit、youtube、tiktok、bilibiliの4か国から4つの異なる言語を対象とする4つのプラットフォームから集められた2000のdeepfakeビデオからなる、これまでで最大かつ最も多様で最新のdeepfakeデータセット(rwdf-23)を初めて紹介した。 これまでの研究を超えてデータセットの範囲を広げることで、オンラインプラットフォームの進化を続ける展望を反映して、現実世界のディープフェイクコンテンツの範囲を広げることができます。 また,クリエーター,操作戦略,目的,実世界のコンテンツ制作手法など,ディープフェイクのさまざまな側面を包括的に分析する。 これにより、異なるコンテキストにおけるディープフェイクのニュアンスと特性に関する貴重な洞察を得ることができる。 最後に、ビデオコンテンツに加えて、視聴者のコメントや対話も収集し、ディープフェイクコンテンツによるインターネットユーザーのエンゲージメントを探求することができました。 このリッチな文脈情報を考慮することで、進化するディープフェイク現象とそのオンラインプラットフォームへの影響を包括的に理解することを目指している。

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