論文の概要: GenFace: A Large-Scale Fine-Grained Face Forgery Benchmark and Cross Appearance-Edge Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02003v4
- Date: Fri, 27 Sep 2024 06:10:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-09 05:06:11.885241
- Title: GenFace: A Large-Scale Fine-Grained Face Forgery Benchmark and Cross Appearance-Edge Learning
- Title（参考訳）: GenFace: 大規模ファイングラインド顔偽造ベンチマークとクロスプラットフォームエッジ学習
- Authors: Yaning Zhang, Zitong Yu, Tianyi Wang, Xiaobin Huang, Linlin Shen, Zan Gao, Jianfeng Ren,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.7702397913573
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid advancement of photorealistic generators has reached a critical juncture where the discrepancy between authentic and manipulated images is increasingly indistinguishable. Thus, benchmarking and advancing techniques detecting digital manipulation become an urgent issue. Although there have been a number of publicly available face forgery datasets, the forgery faces are mostly generated using GAN-based synthesis technology, which does not involve the most recent technologies like diffusion. The diversity and quality of images generated by diffusion models have been significantly improved and thus a much more challenging face forgery dataset shall be used to evaluate SOTA forgery detection literature. In this paper, we propose a large-scale, diverse, and fine-grained high-fidelity dataset, namely GenFace, to facilitate the advancement of deepfake detection, which contains a large number of forgery faces generated by advanced generators such as the diffusion-based model and more detailed labels about the manipulation approaches and adopted generators. In addition to evaluating SOTA approaches on our benchmark, we design an innovative cross appearance-edge learning (CAEL) detector to capture multi-grained appearance and edge global representations, and detect discriminative and general forgery traces. Moreover, we devise an appearance-edge cross-attention (AECA) module to explore the various integrations across two domains. Extensive experiment results and visualizations show that our detection model outperforms the state of the arts on different settings like cross-generator, cross-forgery, and cross-dataset evaluations. Code and datasets will be available at \url{https://github.com/Jenine-321/GenFace
- Abstract（参考訳）: 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。
したがって、デジタル操作を検出するためのベンチマークおよびプログレッシブ技術が緊急課題となる。
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、拡散のような最新の技術は含まない。
拡散モデルにより生成された画像の多様性と品質は著しく改善され、SOTA偽造検出文献を評価するために、より困難な顔偽造データセットが使用される。
本稿では,拡散モデルなどの先進的なジェネレータが生成する多数の偽顔を含むディープフェイク検出の進展を促進するために,大規模で多種多様できめ細かな高忠実度データセットであるGenFaceを提案する。
ベンチマーク上でのSOTAアプローチの評価に加えて,多粒度な外見とエッジグローバルな表現を抽出し,識別的および一般的な偽トレースを検出する,革新的なクロスルックアップ・エッジ・ラーニング(CAEL)検出器を設計する。
さらに,2つの領域にまたがる様々な統合を探索するために,外観エッジ・クロスアテンション(AECA)モジュールを考案した。
大規模な実験結果と可視化の結果から,我々の検出モデルは,クロスジェネレータ,クロスフォージェニー,クロスデータセット評価など,さまざまな設定における最先端技術よりも優れていることがわかった。
コードとデータセットは \url{https://github.com/Jenine-321/GenFace で入手できる。
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