論文の概要: CrossDF: Improving Cross-Domain Deepfake Detection with Deep Information Decomposition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00359v2
- Date: Wed, 4 Sep 2024 04:21:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-07 04:41:34.225435
- Title: CrossDF: Improving Cross-Domain Deepfake Detection with Deep Information Decomposition
- Title（参考訳）: CrossDF: ディープ情報分解によるクロスドメインディープフェイク検出の改善
- Authors: Shanmin Yang, Hui Guo, Shu Hu, Bin Zhu, Ying Fu, Siwei Lyu, Xi Wu, Xin Wang,
- Abstract要約: クロスデータセットディープフェイク検出(CrossDF)の性能を高めるためのディープ情報分解(DID)フレームワークを提案する。
既存のディープフェイク検出方法とは異なり、我々のフレームワークは特定の視覚的アーティファクトよりも高いレベルのセマンティック特徴を優先する。
顔の特徴をディープフェイク関連情報と無関係情報に適応的に分解し、本質的なディープフェイク関連情報のみを用いてリアルタイム・フェイク識別を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.860796916196634
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deepfake technology poses a significant threat to security and social trust. Although existing detection methods have shown high performance in identifying forgeries within datasets that use the same deepfake techniques for both training and testing, they suffer from sharp performance degradation when faced with cross-dataset scenarios where unseen deepfake techniques are tested. To address this challenge, we propose a Deep Information Decomposition (DID) framework to enhance the performance of Cross-dataset Deepfake Detection (CrossDF). Unlike most existing deepfake detection methods, our framework prioritizes high-level semantic features over specific visual artifacts. Specifically, it adaptively decomposes facial features into deepfake-related and irrelevant information, only using the intrinsic deepfake-related information for real/fake discrimination. Moreover, it optimizes these two kinds of information to be independent with a de-correlation learning module, thereby enhancing the model's robustness against various irrelevant information changes and generalization ability to unseen forgery methods. Our extensive experimental evaluation and comparison with existing state-of-the-art detection methods validate the effectiveness and superiority of the DID framework on cross-dataset deepfake detection.
- Abstract（参考訳）: ディープフェイク技術は、セキュリティと社会的信頼に重大な脅威をもたらす。
既存の検出方法は、トレーニングとテストの両方に同じディープフェイクテクニックを使用するデータセット内の偽造を識別する上で高いパフォーマンスを示しているが、見当たらないディープフェイクテクニックがテストされるクロスデータセットシナリオに直面した場合には、急激なパフォーマンス劣化に悩まされる。
この課題に対処するため,クロスデータセットディープフェイク検出(CrossDF)の性能を向上させるためのディープ情報分解(DID)フレームワークを提案する。
既存のディープフェイク検出方法とは異なり、我々のフレームワークは特定の視覚的アーティファクトよりも高いレベルのセマンティック特徴を優先する。
具体的には、内在的なディープフェイク関連情報のみを使用して、顔の特徴をディープフェイク関連情報と無関係情報に適応的に分解する。
さらに、これらの2種類の情報をデコリレーション学習モジュールで独立に最適化し、様々な無関係な情報変化に対するモデルの堅牢性を高め、偽造法を発見できないように一般化する。
我々は,DIDフレームワークのクロスデータセット深度検出における有効性と優位性を検証し,既存の最先端検出手法との比較を行った。
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