論文の概要: Exploiting Style Latent Flows for Generalizing Deepfake Detection Video Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06592v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 10:35:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-12 19:21:09.006485
• Title: Exploiting Style Latent Flows for Generalizing Deepfake Detection Video Detection
• Title（参考訳）: ディープフェイク検出ビデオ検出のための爆発型潜水流
• Authors: Jongwook Choi, Taehoon Kim, Yonghyun Jeong, Seungryul Baek, Jongwon Choi
• Abstract要約: 提案手法は, 映像の時間的変化におけるスタイル潜在ベクトルの解析と異常挙動に基づいて, フェイクビデオの検出を行う手法である。 我々のフレームワークは、スタイル潜在ベクトルの動的特性を表現するために、コントラスト学習によって訓練されたStyleGRUモジュールを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.74940718158182
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a new approach for the detection of fake videos, based on the analysis of style latent vectors and their abnormal behavior in temporal changes in the generated videos. We discovered that the generated facial videos suffer from the temporal distinctiveness in the temporal changes of style latent vectors, which are inevitable during the generation of temporally stable videos with various facial expressions and geometric transformations. Our framework utilizes the StyleGRU module, trained by contrastive learning, to represent the dynamic properties of style latent vectors. Additionally, we introduce a style attention module that integrates StyleGRU-generated features with content-based features, enabling the detection of visual and temporal artifacts. We demonstrate our approach across various benchmark scenarios in deepfake detection, showing its superiority in cross-dataset and cross-manipulation scenarios. Through further analysis, we also validate the importance of using temporal changes of style latent vectors to improve the generality of deepfake video detection.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,生成した映像の時間変化におけるスタイル潜伏ベクトルの解析と異常挙動に基づいて,偽映像の検出を行う新しい手法を提案する。 その結果,生成した顔映像は,表情や幾何学的変換の時間的安定な映像の生成において必然的に避けられない,潜伏ベクトルの時間的変化の時間的特徴に苦しむことがわかった。 我々のフレームワークは、スタイル潜在ベクトルの動的特性を表現するために、コントラスト学習によって訓練されたStyleGRUモジュールを利用する。 さらに,StyleGRU生成機能とコンテンツベース機能を統合し,視覚的および時間的アーティファクトの検出を可能にするスタイルアテンションモジュールを導入する。 ディープフェイク検出における様々なベンチマークシナリオにまたがるアプローチを実証し,クロスデータセットおよびクロスマニピュレーションシナリオにおけるその優位性を示す。 さらに,ディープフェイク映像検出の汎用性を向上させるために,潜伏ベクトルの時間的変化を用いた場合の重要性を検証した。

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