論文の概要: A3:Ambiguous Aberrations Captured via Astray-Learning for Facial Forgery Semantic Sublimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15173v1
• Date: Fri, 24 May 2024 03:12:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-27 18:18:44.227702
• Title: A3:Ambiguous Aberrations Captured via Astray-Learning for Facial Forgery Semantic Sublimation
• Title（参考訳）: A3:Ambiguous Aberrations Captureed by Astray-Learning for Facial Forgery Semantic Sublimation
• Authors: Xinan He, Yue Zhou, Wei Ye, Feng Ding,
• Abstract要約: 我々は,アストレイラーニング(astray-learning)という,偽のセマンティクスの分離と昇華に類似したアプローチを提案する。 提案手法の主な目的は,高周波成分から派生したハイブリッド・フォージェリー・セマンティクスを,認証画像にブレンドすることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.447091815472811
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prior DeepFake detection methods have faced a core challenge in preserving generalizability and fairness effectively. In this paper, we proposed an approach akin to decoupling and sublimating forgery semantics, named astray-learning. The primary objective of the proposed method is to blend hybrid forgery semantics derived from high-frequency components into authentic imagery, named aberrations. The ambiguity of aberrations is beneficial to reducing the model's bias towards specific semantics. Consequently, it can enhance the model's generalization ability and maintain the detection fairness. All codes for astray-learning are publicly available at https://anonymous.4open.science/r/astray-learning-C49B .
• Abstract（参考訳）: 従来のDeepFake検出手法は、一般化性と公平性を効果的に維持する上で、重要な課題に直面してきた。 本稿では,アストレイラーニング(astray-learning)という,偽のセマンティクスの分離と昇華に類似したアプローチを提案する。 提案手法の主な目的は,高周波成分から派生したハイブリッド・フォージェリー・セマンティクスを実画像にブレンドすることである。 収差の曖昧さは、特定の意味論に対するモデルのバイアスを減らすのに有益である。 これにより、モデルの一般化能力を高め、検出公正性を維持することができる。 astray-learningのコードはhttps://anonymous.4open.science/r/astray-learning-C49Bで公開されている。

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