論文の概要: DistilDIRE: A Small, Fast, Cheap and Lightweight Diffusion Synthesized Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00856v1
• Date: Sun, 2 Jun 2024 20:22:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 03:07:06.140728
• Title: DistilDIRE: A Small, Fast, Cheap and Lightweight Diffusion Synthesized Deepfake Detection
• Title（参考訳）: DistilDIRE:小型、高速、チープ、軽量の拡散合成ディープフェイク検出
• Authors: Yewon Lim, Changyeon Lee, Aerin Kim, Oren Etzioni,
• Abstract要約: 拡散生成画像は、現在の検出技術に固有の課題をもたらす。 本研究では,拡散モデルに埋め込まれた知識を蒸留して,高速深度検出モデルを構築することを提案する。 実験の結果,既存のDIREフレームワークよりも3.2倍高速な推論速度が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8934833311559816
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A dramatic influx of diffusion-generated images has marked recent years, posing unique challenges to current detection technologies. While the task of identifying these images falls under binary classification, a seemingly straightforward category, the computational load is significant when employing the "reconstruction then compare" technique. This approach, known as DIRE (Diffusion Reconstruction Error), not only identifies diffusion-generated images but also detects those produced by GANs, highlighting the technique's broad applicability. To address the computational challenges and improve efficiency, we propose distilling the knowledge embedded in diffusion models to develop rapid deepfake detection models. Our approach, aimed at creating a small, fast, cheap, and lightweight diffusion synthesized deepfake detector, maintains robust performance while significantly reducing operational demands. Maintaining performance, our experimental results indicate an inference speed 3.2 times faster than the existing DIRE framework. This advance not only enhances the practicality of deploying these systems in real-world settings but also paves the way for future research endeavors that seek to leverage diffusion model knowledge.
• Abstract（参考訳）: 拡散生成画像の劇的な流入は近年顕著であり、現在の検出技術に固有の課題を提起している。 これらの画像を特定するタスクは、一見単純なカテゴリであるバイナリ分類に該当するが、「再構成して比較する」手法を用いる場合、計算負荷は顕著である。 このアプローチはDIRE(Diffusion Reconstruction Error)と呼ばれ、拡散生成画像を識別するだけでなく、GANによって生成された画像も検出する。 本研究では,拡散モデルに埋め込まれた知識を蒸留し,高速な深度検出モデルを構築することを提案する。 我々のアプローチは、小型で高速で安価で軽量な拡散合成ディープフェイク検出器の開発を目的としており、運用上の要求を大幅に低減しつつ、堅牢な性能を維持している。 実験の結果,既存のDIREフレームワークよりも3.2倍高速な推論速度が得られた。 この進歩は、これらのシステムを現実世界の環境で展開する実践性を高めるだけでなく、拡散モデル知識を活用しようとする将来の研究の道を開く。

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