論文の概要: Robust Identity Perceptual Watermark Against Deepfake Face Swapping
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01357v2
- Date: Fri, 15 Mar 2024 14:27:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 23:41:48.532779
- Title: Robust Identity Perceptual Watermark Against Deepfake Face Swapping
- Title(参考訳): ディープフェイク・フェイス・スワッピングに対する知覚的透かしのロバストアイデンティティ
- Authors: Tianyi Wang, Mengxiao Huang, Harry Cheng, Bin Ma, Yinglong Wang,
- Abstract要約: ディープフェイク・フェイススワップは、ディープジェネレーティブ・モデルの急速な開発で重要なプライバシー問題を引き起こしている。
本稿では,Deepfakeの顔スワップに対する検出とソーストレースを同時に行う,最初の堅牢なアイデンティティ認識型透かし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): 8.276177968730549
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Notwithstanding offering convenience and entertainment to society, Deepfake face swapping has caused critical privacy issues with the rapid development of deep generative models. Due to imperceptible artifacts in high-quality synthetic images, passive detection models against face swapping in recent years usually suffer performance damping regarding the generalizability issue. Therefore, several studies have been attempted to proactively protect the original images against malicious manipulations by inserting invisible signals in advance. However, the existing proactive defense approaches demonstrate unsatisfactory results with respect to visual quality, detection accuracy, and source tracing ability. In this study, to fulfill the research gap, we propose the first robust identity perceptual watermarking framework that concurrently performs detection and source tracing against Deepfake face swapping proactively. We assign identity semantics regarding the image contents to the watermarks and devise an unpredictable and nonreversible chaotic encryption system to ensure watermark confidentiality. The watermarks are encoded and recovered by jointly training an encoder-decoder framework along with adversarial image manipulations. Falsification and source tracing are accomplished by justifying the consistency between the content-matched identity perceptual watermark and the recovered robust watermark from the image. Extensive experiments demonstrate state-of-the-art detection performance on Deepfake face swapping under both cross-dataset and cross-manipulation settings.
- Abstract(参考訳): 社会に利便性とエンターテイメントを提供するにもかかわらず、ディープフェイク・フェイス・スワッピングは、ディープジェネレーティブ・モデルの急速な発展によって、重要なプライバシー問題を引き起こしている。
高品質な合成画像における知覚不可能な人工物のため、近年の顔スワップに対する受動的検出モデルは通常、一般化可能性の問題に関して性能減衰に悩まされている。
そのため,前もって目に見えない信号を挿入することにより,悪質な操作に対して元のイメージを積極的に保護する研究がいくつか試みられている。
しかし、既存のプロアクティブディフェンスアプローチは、視覚的品質、検出精度、ソース追跡能力に関して不満足な結果を示す。
本研究では,研究ギャップを満たすために,Deepfake顔スワップに対する検出とソーストレースを積極的に行う,最初の頑健なアイデンティティ認識型透かしフレームワークを提案する。
画像の内容に関する識別セマンティクスを透かしに割り当て、透かしの秘密性を確保するために予測不可能で不可逆的なカオス暗号システムを作成する。
透かしは、エンコーダ・デコーダ・フレームワークと逆画像操作を併用して、エンコーダ・デコーダ・フレームワークを共同で訓練し、復元する。
Falsificationとソーストレースは、コンテンツマッチングされたアイデンティティの知覚的透かしと、画像から復元された堅牢な透かしとの整合性を正当化することにより達成される。
クロスデータセットおよびクロスマニピュレーション設定下でのディープフェイク面スワップにおける最先端検出性能の実証実験を行った。
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