論文の概要: Robustness and Generalizability of Deepfake Detection: A Study with
Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02218v1
- Date: Tue, 5 Sep 2023 13:22:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-06 14:33:27.831191
- Title: Robustness and Generalizability of Deepfake Detection: A Study with
Diffusion Models
- Title（参考訳）: ディープフェイク検出のロバスト性と一般化性:拡散モデルによる検討
- Authors: Haixu Song, Shiyu Huang, Yinpeng Dong, Wei-Wei Tu
- Abstract要約: 本稿では,ディープフェイクの作り方と識別方法について検討する。
私たちの研究の基盤は、DeepFakeFaceという名の有名人の顔の豊富なコレクションです。
このデータはディープフェイクを見つけるために設計されたアルゴリズムを訓練し、テストするための堅牢な基盤となる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.188364409869465
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rise of deepfake images, especially of well-known personalities, poses a
serious threat to the dissemination of authentic information. To tackle this,
we present a thorough investigation into how deepfakes are produced and how
they can be identified. The cornerstone of our research is a rich collection of
artificial celebrity faces, titled DeepFakeFace (DFF). We crafted the DFF
dataset using advanced diffusion models and have shared it with the community
through online platforms. This data serves as a robust foundation to train and
test algorithms designed to spot deepfakes. We carried out a thorough review of
the DFF dataset and suggest two evaluation methods to gauge the strength and
adaptability of deepfake recognition tools. The first method tests whether an
algorithm trained on one type of fake images can recognize those produced by
other methods. The second evaluates the algorithm's performance with imperfect
images, like those that are blurry, of low quality, or compressed. Given varied
results across deepfake methods and image changes, our findings stress the need
for better deepfake detectors. Our DFF dataset and tests aim to boost the
development of more effective tools against deepfakes.
- Abstract（参考訳）: 特に有名人のディープフェイク画像の出現は、真偽情報の拡散に深刻な脅威をもたらす。
そこで本研究では,ディープフェイクがどのように生成され,どのように識別されるかに関する徹底的な調査を行う。
私たちの研究の基盤は、DeepFakeFace(DFF)という名の、人工の有名人の豊富なコレクションです。
高度な拡散モデルを用いてDFFデータセットを作成し、オンラインプラットフォームを通じてコミュニティと共有しました。
このデータはディープフェイクを見つけるために設計されたアルゴリズムを訓練し、テストするための堅牢な基盤となる。
dffデータセットの徹底的なレビューを行い,deepfake認識ツールの強度と適応性を評価するための2つの評価手法を提案する。
最初の方法は、ある種類の偽画像で訓練されたアルゴリズムが、他の方法で生成されたものを認識するかどうかをテストする。
後者は、ぼやけた画像、低品質の画像、圧縮画像など、アルゴリズムのパフォーマンスを不完全な画像で評価する。
ディープフェイク法と画像変化の多様な結果から,より優れたディープフェイク検出装置の必要性が強調された。
dffデータセットとテストの目的は、ディープフェイクに対するより効果的なツールの開発を促進することです。
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