論文の概要: Linguistic Profiling of Deepfakes: An Open Database for Next-Generation
Deepfake Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02335v1
- Date: Thu, 4 Jan 2024 16:19:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-05 14:47:04.713782
- Title: Linguistic Profiling of Deepfakes: An Open Database for Next-Generation
Deepfake Detection
- Title(参考訳): deepfakeの言語的プロファイリング:次世代ディープフェイク検出のためのオープンデータベース
- Authors: Yabin Wang, Zhiwu Huang, Zhiheng Ma, and Xiaopeng Hong
- Abstract要約: 本稿では,Deepfake データベース (DFLIP-3K) を提案する。
約3K生成モデルから約300Kの多様なディープフェイクサンプルが含まれており、この文献で最も多くのディープフェイクモデルがある。
この2つの特徴により、DFLIP-3Kはディープフェイクの言語プロファイリングの進歩を促進するベンチマークを開発することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 40.20982463380279
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The emergence of text-to-image generative models has revolutionized the field
of deepfakes, enabling the creation of realistic and convincing visual content
directly from textual descriptions. However, this advancement presents
considerably greater challenges in detecting the authenticity of such content.
Existing deepfake detection datasets and methods often fall short in
effectively capturing the extensive range of emerging deepfakes and offering
satisfactory explanatory information for detection. To address the significant
issue, this paper introduces a deepfake database (DFLIP-3K) for the development
of convincing and explainable deepfake detection. It encompasses about 300K
diverse deepfake samples from approximately 3K generative models, which boasts
the largest number of deepfake models in the literature. Moreover, it collects
around 190K linguistic footprints of these deepfakes. The two distinguished
features enable DFLIP-3K to develop a benchmark that promotes progress in
linguistic profiling of deepfakes, which includes three sub-tasks namely
deepfake detection, model identification, and prompt prediction. The deepfake
model and prompt are two essential components of each deepfake, and thus
dissecting them linguistically allows for an invaluable exploration of
trustworthy and interpretable evidence in deepfake detection, which we believe
is the key for the next-generation deepfake detection. Furthermore, DFLIP-3K is
envisioned as an open database that fosters transparency and encourages
collaborative efforts to further enhance its growth. Our extensive experiments
on the developed benchmark verify that our DFLIP-3K database is capable of
serving as a standardized resource for evaluating and comparing
linguistic-based deepfake detection, identification, and prompt prediction
techniques.
- Abstract(参考訳): テキストから画像への生成モデルの出現は、ディープフェイクの分野に革命をもたらし、テキスト記述から直接現実的で説得力のあるビジュアルコンテンツを作成することができる。
しかし、この進歩はコンテンツの真正性を検出する上で大きな課題となっている。
既存のディープフェイク検出データセットや手法は、広範囲のディープフェイクを効果的に捕捉し、検出に十分な説明情報を提供するために、しばしば不足する。
そこで本研究では,Deepfakeデータベース(DFLIP-3K)を提案する。
約3k生成モデルから約300kのディープフェイクのサンプルを含んでおり、文献で最大のディープフェイクモデルである。
さらに、これらのディープフェイクの約190kの言語的足跡を収集している。
この2つの特徴によりdflip-3kは、ディープフェイクの検出、モデル同定、迅速な予測という3つのサブタスクを含む、ディープフェイクの言語的プロファイリングの進展を促進するベンチマークを開発することができる。
ディープフェイクモデルとプロンプトはディープフェイクの2つの重要な構成要素であり、これらを言語的に分離することで、ディープフェイク検出における信頼性と解釈可能な証拠を重要視することができる。
さらに、DFLIP-3Kは透明性を高め、その成長をさらに促進するための共同作業を促進するオープンデータベースとして構想されている。
我々のDFLIP-3Kデータベースは,言語に基づくディープフェイクの検出・識別・予測手法の評価・比較を行うための標準リソースとして機能することを確認した。
関連論文リスト
- AntifakePrompt: Prompt-Tuned Vision-Language Models are Fake Image
Detectors [27.07771989900852]
深層生成モデルは、偽情報や著作権侵害に対する懸念を高めながら、驚くほど偽のイメージを作成することができる。
実画像と偽画像とを区別するためにディープフェイク検出技術が開発された。
本稿では,視覚言語モデル(VLM)を用いた新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-26T14:23:45Z) - Leveraging Deep Learning Approaches for Deepfake Detection: A Review [0.0]
ディープフェイク(Deepfakes)は、AIによって生成されたメディアであり、実際のメディアから切り離すことが難しい。
本稿では,コスト効率のよいモデルを実現するために,様々な手法を検討することを目的とする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-04T16:04:42Z) - DeePhy: On Deepfake Phylogeny [58.01631614114075]
DeePhyは、新しいDeepfake Phylogenyデータセットである。
6つのディープフェイク検出アルゴリズムを用いて,DeePhyデータセットのベンチマークを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-19T15:30:33Z) - A Continual Deepfake Detection Benchmark: Dataset, Methods, and
Essentials [97.69553832500547]
本稿では, 既知の生成モデルと未知の生成モデルの両方から, 新たなディープフェイク集合に対する連続的なディープフェイク検出ベンチマーク(CDDB)を提案する。
本研究では,連続的なディープラーニング検出問題に対して,連続的な視覚認識で一般的に使用される多クラス漸進学習手法を適応するために,複数のアプローチを利用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-11T13:07:19Z) - An Experimental Evaluation on Deepfake Detection using Deep Face
Recognition [0.0]
ディープラーニングは、ディープフェイク(deepfakes)として知られる非常に現実的なフェイクコンテンツを生み出した。
現在のディープフェイク検出法のほとんどは、2クラス畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた偽のイメージやビデオとを区別する二項分類問題と見なされている。
本稿では,異なる損失関数とディープフェイク生成技術を用いて,ディープフェイク識別におけるディープフェイク認識の有効性を徹底的に評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-04T18:02:56Z) - TAR: Generalized Forensic Framework to Detect Deepfakes using Weakly
Supervised Learning [17.40885531847159]
ディープフェイクは重要な社会問題となり、それらを検出することが非常に重要です。
本研究では,異なる種類のディープフェイクを同時に検出する実用的なデジタル鑑識ツールを提案する。
レジデンシャルブロックを用いた自動エンコーダベースの検出モデルを開発し、異なる種類のディープフェイクを同時に検出する転送学習を順次実施します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-13T07:31:08Z) - 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) - Multi-attentional Deepfake Detection [79.80308897734491]
ディープフェイクによる顔の偽造はインターネットに広まり、深刻な社会的懸念を引き起こしている。
新たなマルチアテンテーショナルディープフェイク検出ネットワークを提案する。
具体的には,1)ネットワークを異なる局所的部分へ配置するための複数の空間的注意ヘッド,2)浅い特徴の微妙なアーティファクトをズームするテクスチャ的特徴拡張ブロック,3)低レベルなテクスチャ特徴と高レベルなセマンティクス特徴をアグリゲートする,の3つの構成要素からなる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-03T13:56:14Z) - WildDeepfake: A Challenging Real-World Dataset for Deepfake Detection [73.61769046989258]
近年、ディープフェイク(deepfake deepfake)と呼ばれるフェイススワップ技術が悪用され、人々の関心が高まっている。
ディープフェイクに対する有望な対策はディープフェイク検出です。
deepfake検出器のトレーニングとテストをサポートするために、いくつかのdeepfakeデータセットがリリースされた。
インターネットから完全に収集された707のディープフェイクビデオから抽出された7,314の顔シーケンスからなる新しいデータセットWildDeepfakeを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-05T11:10:32Z)
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。