論文の概要: Diffusion Deepfake

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01579v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 02:17:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-03 18:18:02.780299
• Title: Diffusion Deepfake
• Title（参考訳）: 拡散ディープフェイク
• Authors: Chaitali Bhattacharyya, Hanxiao Wang, Feng Zhang, Sungho Kim, Xiatian Zhu,
• Abstract要約: 生成AIの最近の進歩は、主に拡散モデルを通じて、現実世界のディープフェイク検出において大きな課題を呈している。 画像の詳細、多様なコンテンツ、そして一般大衆への幅広いアクセス性におけるリアリズムの増加は、これらの洗練されたディープフェイクの識別を複雑にしている。 本稿では,最先端拡散モデルにより生成された2つの広範囲なディープフェイクデータセットを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.59597965760673
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent progress in generative AI, primarily through diffusion models, presents significant challenges for real-world deepfake detection. The increased realism in image details, diverse content, and widespread accessibility to the general public complicates the identification of these sophisticated deepfakes. Acknowledging the urgency to address the vulnerability of current deepfake detectors to this evolving threat, our paper introduces two extensive deepfake datasets generated by state-of-the-art diffusion models as other datasets are less diverse and low in quality. Our extensive experiments also showed that our dataset is more challenging compared to the other face deepfake datasets. Our strategic dataset creation not only challenge the deepfake detectors but also sets a new benchmark for more evaluation. Our comprehensive evaluation reveals the struggle of existing detection methods, often optimized for specific image domains and manipulations, to effectively adapt to the intricate nature of diffusion deepfakes, limiting their practical utility. To address this critical issue, we investigate the impact of enhancing training data diversity on representative detection methods. This involves expanding the diversity of both manipulation techniques and image domains. Our findings underscore that increasing training data diversity results in improved generalizability. Moreover, we propose a novel momentum difficulty boosting strategy to tackle the additional challenge posed by training data heterogeneity. This strategy dynamically assigns appropriate sample weights based on learning difficulty, enhancing the model's adaptability to both easy and challenging samples. Extensive experiments on both existing and newly proposed benchmarks demonstrate that our model optimization approach surpasses prior alternatives significantly.
• Abstract（参考訳）: 生成AIの最近の進歩は、主に拡散モデルを通じて、現実世界のディープフェイク検出において大きな課題を呈している。 画像の詳細、多様なコンテンツ、そして一般大衆への幅広いアクセス性におけるリアリズムの増加は、これらの洗練されたディープフェイクの識別を複雑にしている。 この進化する脅威に対して、現在のディープフェイク検出器の脆弱性に対処するための緊急性を認め、他のデータセットは多様性が低く、品質が低いため、最先端拡散モデルによって生成された2つの広範囲なディープフェイクデータセットを紹介した。 私たちの大規模な実験は、私たちのデータセットが、他の顔のディープフェイクデータセットよりも難しいことも示しています。 私たちの戦略的データセット作成は、ディープフェイク検出器に挑戦するだけでなく、さらなる評価のための新しいベンチマークも設定します。 画像領域や操作に最適化されることの多い既存の検出手法が,拡散深度関数の複雑な性質に効果的に適応し,実用性を制限していることを示す。 この重要な問題に対処するために,本研究では,代表検出方法に対するトレーニングデータの多様性向上の効果について検討する。 これには、操作テクニックと画像ドメインの両方の多様性の拡大が含まれる。 以上の結果から,トレーニングデータの多様性の向上が一般化可能性の向上をもたらすことが示唆された。 さらに、トレーニングデータの不均一性による追加課題に取り組むために、新たな運動量増加戦略を提案する。 この戦略は、学習難易度に基づいて適切なサンプル重量を動的に割り当て、容易かつ困難なサンプルへのモデルの適応性を高める。 既存および新規に提案されたベンチマークの広範な実験により、我々のモデル最適化アプローチが以前の選択肢を大きく上回っていることが示された。

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