論文の概要: Generalized Deepfakes Detection with Reconstructed-Blended Images and
Multi-scale Feature Reconstruction Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08020v1
- Date: Wed, 13 Dec 2023 09:49:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-14 15:59:54.980373
- Title: Generalized Deepfakes Detection with Reconstructed-Blended Images and
Multi-scale Feature Reconstruction Network
- Title(参考訳): 再構成画像とマルチスケール特徴再構成ネットワークを用いた一般化ディープフェイク検出
- Authors: Yuyang Sun, Huy H. Nguyen, Chun-Shien Lu, ZhiYong Zhang, Lu Sun and
Isao Echizen
- Abstract要約: 未確認データセットに対する堅牢な適用性を有するブレンドベース検出手法を提案する。
実験により、この手法により、未知のデータ上でのクロスマニピュレーション検出とクロスデータセット検出の両方のパフォーマンスが向上することが示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 14.749857283918157
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The growing diversity of digital face manipulation techniques has led to an
urgent need for a universal and robust detection technology to mitigate the
risks posed by malicious forgeries. We present a blended-based detection
approach that has robust applicability to unseen datasets. It combines a method
for generating synthetic training samples, i.e., reconstructed blended images,
that incorporate potential deepfake generator artifacts and a detection model,
a multi-scale feature reconstruction network, for capturing the generic
boundary artifacts and noise distribution anomalies brought about by digital
face manipulations. Experiments demonstrated that this approach results in
better performance in both cross-manipulation detection and cross-dataset
detection on unseen data.
- Abstract(参考訳): デジタル顔操作技術の多様化により、悪質な偽造によるリスクを軽減するために、普遍的で堅牢な検出技術が緊急に求められている。
未確認データセットに対する堅牢な適用性を有するブレンデッドベース検出手法を提案する。
デジタルフェース操作によって引き起こされる一般的な境界アーチファクトとノイズ分布異常を捕捉する潜在的なディープフェイク生成物とマルチスケール特徴再構成ネットワークを組み込んだ、再構成されたブレンド画像の合成トレーニングサンプルを生成する方法を組み合わせる。
実験により、この手法により、未知のデータ上でのクロスマニピュレーション検出とクロスデータセット検出の両方のパフォーマンスが向上することが示された。
関連論文リスト
- GenFace: A Large-Scale Fine-Grained Face Forgery Benchmark and Cross
Appearance-Edge Learning [49.93362169016503]
フォトリアリスティック・ジェネレータの急速な進歩は、真の画像と操作された画像の相違がますます不明瞭になっている臨界点に達している。
公開されている顔の偽造データセットはいくつかあるが、偽造顔は主にGANベースの合成技術を用いて生成される。
我々は,大規模で多様できめ細かな高忠実度データセットであるGenFaceを提案し,ディープフェイク検出の進展を促進する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-03T03:13:50Z) - Rethinking the Up-Sampling Operations in CNN-based Generative Network
for Generalizable Deepfake Detection [86.97062579515833]
我々は、アップサンプリング操作から生じる一般化された構造的アーティファクトをキャプチャし、特徴付ける手段として、NPR(Neighboring Pixel Relationships)の概念を紹介した。
tft28の異なる生成モデルによって生成されたサンプルを含む、オープンワールドデータセット上で包括的な分析を行う。
この分析は、新しい最先端のパフォーマンスを確立し、既存の手法よりも優れたtft11.6%の向上を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-16T14:27:06Z) - DiAD: A Diffusion-based Framework for Multi-class Anomaly Detection [55.48770333927732]
本稿では,拡散型異常検出(Difusion-based Anomaly Detection, DAD)フレームワークを提案する。
画素空間オートエンコーダ、安定拡散の復調ネットワークに接続する潜在空間セマンティックガイド(SG)ネットワーク、特徴空間事前学習機能抽出器から構成される。
MVTec-ADとVisAデータセットの実験は、我々のアプローチの有効性を実証している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-11T18:38:28Z) - On the Vulnerability of DeepFake Detectors to Attacks Generated by
Denoising Diffusion Models [0.5827521884806072]
我々は,最新の生成手法によって生成されたブラックボックス攻撃に対する単一イメージのディープフェイク検出器の脆弱性について検討した。
われわれの実験はFaceForensics++で行われている。
以上の結果から,ディープフェイクの再建過程において,1段階の偏微分拡散のみを用いることで,検出可能性を大幅に低下させる可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-11T15:57:51Z) - MMNet: Multi-Collaboration and Multi-Supervision Network for Sequential
Deepfake Detection [81.59191603867586]
シークエンシャルディープフェイク検出は、回復のための正しいシーケンスで偽の顔領域を特定することを目的としている。
偽画像の復元には、逆変換を実装するための操作モデルの知識が必要である。
顔画像の空間スケールや逐次順列化を扱うマルチコラボレーション・マルチスーパービジョンネットワーク(MMNet)を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-06T02:32:08Z) - SeeABLE: Soft Discrepancies and Bounded Contrastive Learning for
Exposing Deepfakes [7.553507857251396]
本研究では,検出問題を(一級)アウト・オブ・ディストリビューション検出タスクとして形式化する,SeeABLEと呼ばれる新しいディープフェイク検出器を提案する。
SeeABLEは、新しい回帰ベースの有界コントラスト損失を使用して、乱れた顔を事前定義されたプロトタイプにプッシュする。
我々のモデルは競合する最先端の検出器よりも高い性能を示しながら、高度に一般化能力を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-21T09:38:30Z) - Beyond the Spectrum: Detecting Deepfakes via Re-Synthesis [69.09526348527203]
ディープフェイク(Deepfakes)として知られる非常に現実的なメディアは、現実の目から人間の目まで区別できない。
本研究では,テスト画像を再合成し,検出のための視覚的手がかりを抽出する,新しい偽検出手法を提案する。
種々の検出シナリオにおいて,提案手法の摂動に対する有効性の向上,GANの一般化,堅牢性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-29T21:22:24Z) - M2TR: Multi-modal Multi-scale Transformers for Deepfake Detection [74.19291916812921]
Deepfake技術によって生成された鍛造画像は、デジタル情報の信頼性に深刻な脅威をもたらします。
本稿では,Deepfake検出のための微妙な操作アーチファクトを異なるスケールで捉えることを目的とする。
最先端の顔スワッピングと顔の再現方法によって生成された4000のDeepFakeビデオで構成される高品質のDeepFakeデータセットSR-DFを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-20T05:43:44Z) - Fighting deepfakes by detecting GAN DCT anomalies [0.0]
最先端アルゴリズムはディープニューラルネットワークを使って偽のコンテンツを検出する。
ディープフェイク画像の高精度判別が可能な新しい高速検出法を提案する。
この手法は革新的であり、最先端技術を超え、説明可能性の観点から多くの洞察を与えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-24T19:45:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。