論文の概要: Texture, Shape and Order Matter: A New Transformer Design for Sequential DeepFake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13873v3
• Date: Tue, 29 Oct 2024 08:47:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:37:01.326790
• Title: Texture, Shape and Order Matter: A New Transformer Design for Sequential DeepFake Detection
• Title（参考訳）: テクスチャ, 形状, 秩序事項: シークエンシャルディープフェイク検出のための新しい変圧器設計
• Authors: Yunfei Li, Yuezun Li, Xin Wang, Baoyuan Wu, Jiaran Zhou, Junyu Dong,
• Abstract要約: シーケンシャルディープフェイク検出は、順番に操作シーケンスを予測する新しいタスクである。 本稿では, テクスチャ, 形状, 操作順序の3つの視点を探索し, TSOM と呼ばれる新しいトランスフォーマーの設計について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.100891917805086
• License:
• Abstract: Sequential DeepFake detection is an emerging task that predicts the manipulation sequence in order. Existing methods typically formulate it as an image-to-sequence problem, employing conventional Transformer architectures. However, these methods lack dedicated design and consequently result in limited performance. As such, this paper describes a new Transformer design, called TSOM, by exploring three perspectives: Texture, Shape, and Order of Manipulations. Our method features four major improvements: \ding{182} we describe a new texture-aware branch that effectively captures subtle manipulation traces with a Diversiform Pixel Difference Attention module. \ding{183} Then we introduce a Multi-source Cross-attention module to seek deep correlations among spatial and sequential features, enabling effective modeling of complex manipulation traces. \ding{184} To further enhance the cross-attention, we describe a Shape-guided Gaussian mapping strategy, providing initial priors of the manipulation shape. \ding{185} Finally, observing that the subsequent manipulation in a sequence may influence traces left in the preceding one, we intriguingly invert the prediction order from forward to backward, leading to notable gains as expected. Extensive experimental results demonstrate that our method outperforms others by a large margin, highlighting the superiority of our method.
• Abstract（参考訳）: シーケンシャルディープフェイク検出は、順番に操作シーケンスを予測する新しいタスクである。 既存の手法では、従来のトランスフォーマーアーキテクチャを用いて、画像とシーケンスの問題として定式化されている。 しかし、これらの手法には専用の設計がなく、結果として性能が制限される。 そこで本稿では, テクスチャ, 形状, 操作順序の3つの視点を探索し, TSOM と呼ばれる新しいトランスフォーマー設計について述べる。 新しいテクスチャ対応ブランチを記述し、Diversiform Pixel Different Attentionモジュールで微妙な操作トレースを効果的にキャプチャする。 次に、空間的およびシーケンシャルな特徴間の深い相関を求めるマルチソース・クロスアテンション・モジュールを導入し、複雑な操作トレースを効果的にモデル化する。 図示{184} クロスアテンションをさらに強化するために、形状誘導ガウス写像戦略を記述し、操作形状の初期の事前情報を提供する。 図1185} 最後に、以降のシーケンスでの操作が、前者のトレースに影響を及ぼす可能性があることを観察し、予測順序を前方から後方に反転させ、予想通り顕著な利得をもたらす。 実験結果から,本手法が他の手法よりも優れていることを示すとともに,本手法の優位性も明らかにした。

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