論文の概要: Unearthing Common Inconsistency for Generalisable Deepfake Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11549v1
- Date: Mon, 20 Nov 2023 06:04:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-21 19:55:00.948167
- Title: Unearthing Common Inconsistency for Generalisable Deepfake Detection
- Title（参考訳）: 一般的なディープフェイク検出の不整合性
- Authors: Beilin Chu, Xuan Xu, Weike You and Linna Zhou
- Abstract要約: ビデオレベル1は、複数のドメインにまたがる一般化と圧縮に対する堅牢性の両方を持つ可能性を示している。
本稿では,異なる偽造技術に広く存在するフレーム不整合を捉えることによって検出手法を提案する。
本研究では,時間的に保存されたモジュール法を導入し,空間雑音の摂動を導入し,時間的情報に対するモデルの注意を向ける。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.327980745153216
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deepfake has emerged for several years, yet efficient detection techniques
could generalize over different manipulation methods require further research.
While current image-level detection method fails to generalize to unseen
domains, owing to the domain-shift phenomenon brought by CNN's strong inductive
bias towards Deepfake texture, video-level one shows its potential to have both
generalization across multiple domains and robustness to compression. We argue
that although distinct face manipulation tools have different inherent bias,
they all disrupt the consistency between frames, which is a natural
characteristic shared by authentic videos. Inspired by this, we proposed a
detection approach by capturing frame inconsistency that broadly exists in
different forgery techniques, termed unearthing-common-inconsistency (UCI).
Concretely, the UCI network based on self-supervised contrastive learning can
better distinguish temporal consistency between real and fake videos from
multiple domains. We introduced a temporally-preserved module method to
introduce spatial noise perturbations, directing the model's attention towards
temporal information. Subsequently, leveraging a multi-view cross-correlation
learning module, we extensively learn the disparities in temporal
representations between genuine and fake samples. Extensive experiments
demonstrate the generalization ability of our method on unseen Deepfake
domains.
- Abstract（参考訳）: deepfakeは数年前から登場しているが、効率的な検出技術は様々な操作方法を一般化し、さらなる研究を必要とする可能性がある。
現在の画像レベル検出法は、ディープフェイクテクスチャに対するcnnの強い帰納的バイアスによって引き起こされるドメインシフト現象により、未認識領域への一般化に失敗するが、ビデオレベル検出は、複数の領域にまたがる一般化と圧縮に対する堅牢性の両方を持つ可能性を示している。
我々は、異なる顔操作ツールは固有のバイアスが異なるが、それらはいずれもフレーム間の一貫性を損なうと論じている。
そこで本研究では,異なる偽造技術に広く存在するフレーム不整合を捉えた検出手法を提案し,uci(unearthing-common-inconsistency)と呼ぶ。
具体的には、自己教師付きコントラスト学習に基づくUCIネットワークは、実と偽のビデオ間の時間的一貫性をよりよく区別することができる。
時間保存モジュール法を導入し,空間雑音の摂動を導入し,時間情報に注意を向けた。
その後、多視点相互相関学習モジュールを活用し、真偽サンプル間の時間的表現の相違を広範囲に学習する。
広範囲にわたる実験により,本手法のディープフェイク領域における一般化能力が実証された。
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