論文の概要: AI-Face: A Million-Scale Demographically Annotated AI-Generated Face Dataset and Fairness Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00783v2
• Date: Tue, 4 Jun 2024 16:08:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 03:26:39.121807
• Title: AI-Face: A Million-Scale Demographically Annotated AI-Generated Face Dataset and Fairness Benchmark
• Title（参考訳）: AI-Face:AI生成した顔データセットとフェアネスベンチマークを100万件のデモグラフィックで表現する
• Authors: Li Lin, Santosh, Xin Wang, Shu Hu,
• Abstract要約: AI-Faceデータセットは、人口統計学的にアノテートされた最初のAI生成顔画像データセットである。 このデータセットに基づいて、さまざまなAI顔検出装置を評価するために、最初の総合的公正度ベンチマークを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.368133562194267
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI-generated faces have enriched human life, such as entertainment, education, and art. However, they also pose misuse risks. Therefore, detecting AI-generated faces becomes crucial, yet current detectors show biased performance across different demographic groups. Mitigating biases can be done by designing algorithmic fairness methods, which usually require demographically annotated face datasets for model training. However, no existing dataset comprehensively encompasses both demographic attributes and diverse generative methods, which hinders the development of fair detectors for AI-generated faces. In this work, we introduce the AI-Face dataset, the first million-scale demographically annotated AI-generated face image dataset, including real faces, faces from deepfake videos, and faces generated by Generative Adversarial Networks and Diffusion Models. Based on this dataset, we conduct the first comprehensive fairness benchmark to assess various AI face detectors and provide valuable insights and findings to promote the future fair design of AI face detectors. Our AI-Face dataset and benchmark code are publicly available at https://github.com/Purdue-M2/AI-Face-FairnessBench.
• Abstract（参考訳）: AIによって生成された顔は、娯楽、教育、芸術といった人間の生活を豊かにしている。 しかし、誤用リスクも生じている。 したがって、AIによって生成された顔を検出することが重要になるが、現在の検出器は異なる人口集団間でバイアスのある性能を示す。 バイアスの緩和はアルゴリズムフェアネスの手法を設計することで行うことができる。 しかし、人口統計特性と多様な生成方法の両方を包括的に包括的に含む既存のデータセットは、AI生成顔のための公正な検出器の開発を妨げるものではない。 本研究では,AI-Faceデータセットを紹介する。このデータセットは,実顔,ディープフェイクビデオからの顔,ジェネレーティブ・ディフュージョン・モデルによって生成された顔を含む,人口統計学的にアノテートされた最初のAI生成顔画像データセットである。 このデータセットに基づいて、さまざまなAI顔検出器を評価するための初の総合的公正度ベンチマークを実施し、AI顔検出器の将来的公正設計を促進するための貴重な洞察と発見を提供する。 AI-Faceデータセットとベンチマークコードはhttps://github.com/Purdue-M2/AI-Face-FairnessBench.comで公開されています。

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