論文の概要: A Timely Survey on Vision Transformer for Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08463v1
• Date: Tue, 14 May 2024 09:33:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 14:38:24.820930
• Title: A Timely Survey on Vision Transformer for Deepfake Detection
• Title（参考訳）: ディープフェイク検出のための視覚変換器のタイムリー調査
• Authors: Zhikan Wang, Zhongyao Cheng, Jiajie Xiong, Xun Xu, Tianrui Li, Bharadwaj Veeravalli, Xulei Yang,
• Abstract要約: Vision Transformer (ViT) ベースのアプローチは、汎用性と効率性において優れたパフォーマンスを示す。 この調査は、ディープフェイク検出におけるViTの重要な役割について、研究者に微妙な理解を与えることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.410817278428533
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, the rapid advancement of deepfake technology has revolutionized content creation, lowering forgery costs while elevating quality. However, this progress brings forth pressing concerns such as infringements on individual rights, national security threats, and risks to public safety. To counter these challenges, various detection methodologies have emerged, with Vision Transformer (ViT)-based approaches showcasing superior performance in generality and efficiency. This survey presents a timely overview of ViT-based deepfake detection models, categorized into standalone, sequential, and parallel architectures. Furthermore, it succinctly delineates the structure and characteristics of each model. By analyzing existing research and addressing future directions, this survey aims to equip researchers with a nuanced understanding of ViT's pivotal role in deepfake detection, serving as a valuable reference for both academic and practical pursuits in this domain.
• Abstract（参考訳）: 近年、ディープフェイク技術の急速な進歩はコンテンツ制作に革命をもたらし、品質を高めながら偽造コストを下げている。 しかし、この進展により、個人の権利侵害、国家安全保障上の脅威、公共の安全へのリスクなどの懸念が強まる。 これらの課題に対処するため、ViT(Vision Transformer)ベースのアプローチでは、汎用性と効率性において優れた性能を示すなど、さまざまな検出手法が出現している。 本調査では,ViTに基づくディープフェイク検出モデルの概要を,スタンドアロンアーキテクチャ,シーケンシャルアーキテクチャ,並列アーキテクチャに分類した。 さらに、各モデルの構造と特性を簡潔に記述する。 本調査は, 既存の研究を分析し, 今後の方向性を明らかにすることにより, 深度検出におけるViTの重要役割の微妙な理解を研究者に提供することを目的としている。

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