論文の概要: Quality-Agnostic Deepfake Detection with Intra-model Collaborative Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05911v1
• Date: Tue, 12 Sep 2023 02:01:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 14:39:11.812573
• Title: Quality-Agnostic Deepfake Detection with Intra-model Collaborative Learning
• Title（参考訳）: モデル内協調学習による品質非依存なディープフェイク検出
• Authors: Binh M. Le and Simon S. Woo
• Abstract要約: Deepfakeは最近、セキュリティ上の脅威と偽情報の拡散に関して、多くの社会的懸念を提起した。 多くのSOTAアプローチは、特定のディープフェイクビデオ品質タイプを検出するために単一の特定モデルを使用することによって制限される。 本研究では,異なる品質のディープフェイクを効果的かつ同時検出できる汎用的なモデル内協調学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.517887637150594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deepfake has recently raised a plethora of societal concerns over its possible security threats and dissemination of fake information. Much research on deepfake detection has been undertaken. However, detecting low quality as well as simultaneously detecting different qualities of deepfakes still remains a grave challenge. Most SOTA approaches are limited by using a single specific model for detecting certain deepfake video quality type. When constructing multiple models with prior information about video quality, this kind of strategy incurs significant computational cost, as well as model and training data overhead. Further, it cannot be scalable and practical to deploy in real-world settings. In this work, we propose a universal intra-model collaborative learning framework to enable the effective and simultaneous detection of different quality of deepfakes. That is, our approach is the quality-agnostic deepfake detection method, dubbed QAD . In particular, by observing the upper bound of general error expectation, we maximize the dependency between intermediate representations of images from different quality levels via Hilbert-Schmidt Independence Criterion. In addition, an Adversarial Weight Perturbation module is carefully devised to enable the model to be more robust against image corruption while boosting the overall model's performance. Extensive experiments over seven popular deepfake datasets demonstrate the superiority of our QAD model over prior SOTA benchmarks.
• Abstract（参考訳）: Deepfakeは最近、セキュリティ上の脅威と偽情報の拡散に関して、多くの社会的懸念を提起した。 ディープフェイク検出に関する多くの研究が行われている。 しかし、低品質の検出とディープフェイクの異なる品質の同時検出は依然として大きな課題である。 多くのSOTAアプローチは、特定のディープフェイクビデオ品質タイプを検出するために単一の特定モデルを使用することによって制限される。 ビデオ品質に関する事前情報を持つ複数のモデルを構築する場合、この種の戦略は、モデルとトレーニングデータのオーバーヘッドだけでなく、かなりの計算コストを伴います。 さらに、現実世界の環境でのデプロイは、スケーラブルで実用的なものではない。 本研究では,異なる品質のディープフェイクを効果的かつ同時検出できる汎用的なモデル内協調学習フレームワークを提案する。 すなわち,本手法はQADと呼ばれる品質に依存しないディープフェイク検出法である。 特に、一般的な誤差期待値の上限を観測することにより、Hilbert-Schmidt Independence Criterionを介して異なる品質レベルの画像の中間表現間の依存性を最大化する。 さらに、Adversarial Weight Perturbationモジュールを慎重に設計し、モデル全体のパフォーマンスを高めながら、画像の破損に対してより堅牢なモデルを可能にする。 人気のある7つのdeepfakeデータセットに関する広範な実験は、以前のsomaベンチマークよりもqadモデルの優れていることを示している。

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