論文の概要: Deepfake Generation and Detection: A Benchmark and Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17881v1
• Date: Tue, 26 Mar 2024 17:12:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 14:27:54.626802
• Title: Deepfake Generation and Detection: A Benchmark and Survey
• Title（参考訳）: ディープフェイクの生成と検出:ベンチマークと調査
• Authors: Gan Pei, Jiangning Zhang, Menghan Hu, Guangtao Zhai, Chengjie Wang, Zhenyu Zhang, Jian Yang, Chunhua Shen, Dacheng Tao,
• Abstract要約: この調査は、ディープフェイクの発生と検出の最新の展開を包括的にレビューする。 代表的な4つのディープフェイク分野(顔スワップ、顔再現、話し顔生成、顔属性編集、外国検出)の研究に重点を置いている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 138.00686311417408
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In addition to the advancements in deepfake generation, corresponding detection technologies need to continuously evolve to regulate the potential misuse of deepfakes, such as for privacy invasion and phishing attacks. This survey comprehensively reviews the latest developments in deepfake generation and detection, summarizing and analyzing the current state of the art in this rapidly evolving field. We first unify task definitions, comprehensively introduce datasets and metrics, and discuss the development of generation and detection technology frameworks. Then, we discuss the development of several related sub-fields and focus on researching four mainstream deepfake fields: popular face swap, face reenactment, talking face generation, and facial attribute editing, as well as foreign detection. Subsequently, we comprehensively benchmark representative methods on popular datasets for each field, fully evaluating the latest and influential works published in top conferences/journals. Finally, we analyze the challenges and future research directions of the discussed fields. We closely follow the latest developments in https://github.com/flyingby/Awesome-Deepfake-Generation-and-Detection.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイク生成の進歩に加えて、対応する検出技術は、プライバシー侵害やフィッシング攻撃などのディープフェイクの潜在的な誤用を規制するために、継続的に進化する必要がある。 本調査は, この急速に発展する分野における, ディープフェイクの発生と検出, 現状の要約と解析の最新の展開を包括的にレビューする。 まず、タスク定義を統一し、データセットとメトリクスを包括的に導入し、生成および検出技術フレームワークの開発について議論する。 そこで我々は,いくつかの関連分野の開発について論じ,一般的な顔スワップ,顔の再現,話し顔の生成,顔属性の編集,外的検出という4つの主要なディープフェイク分野の研究に焦点をあてる。 その後、各分野の一般的なデータセットに代表的手法を総合的にベンチマークし、トップカンファレンス/ジャーナルで公開された最新かつ影響力のある作品を十分に評価する。 最後に,議論分野の課題と今後の研究方向性について分析する。 我々は、https://github.com/flyingby/Awesome-Deepfake-Generation-and-Detectionの最新の開発をよくフォローする。

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