論文の概要: Evolving from Single-modal to Multi-modal Facial Deepfake Detection: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06965v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 05:48:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 17:25:19.099044
• Title: Evolving from Single-modal to Multi-modal Facial Deepfake Detection: A Survey
• Title（参考訳）: 単一モーダルから多モーダル顔面深度検出への展開:調査
• Authors: Ping Liu, Qiqi Tao, Joey Tianyi Zhou,
• Abstract要約: AI生成メディアがより現実的になるにつれて、誤情報を拡散したり、身元確認詐欺を犯したりする危険性が高まっている。 この研究は、従来の単一モダリティ手法から、音声・視覚・テキスト・視覚シナリオを扱う高度なマルチモーダルアプローチへの進化を辿る。 私たちの知る限りでは、この種の調査はこれが初めてである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.11614155244292
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This survey addresses the critical challenge of deepfake detection amidst the rapid advancements in artificial intelligence. As AI-generated media, including video, audio and text, become more realistic, the risk of misuse to spread misinformation and commit identity fraud increases. Focused on face-centric deepfakes, this work traces the evolution from traditional single-modality methods to sophisticated multi-modal approaches that handle audio-visual and text-visual scenarios. We provide comprehensive taxonomies of detection techniques, discuss the evolution of generative methods from auto-encoders and GANs to diffusion models, and categorize these technologies by their unique attributes. To our knowledge, this is the first survey of its kind. We also explore the challenges of adapting detection methods to new generative models and enhancing the reliability and robustness of deepfake detectors, proposing directions for future research. This survey offers a detailed roadmap for researchers, supporting the development of technologies to counter the deceptive use of AI in media creation, particularly facial forgery. A curated list of all related papers can be found at \href{https://github.com/qiqitao77/Comprehensive-Advances-in-Deepfake-Detection-Spanning-Diverse-Modalitie s}{https://github.com/qiqitao77/Awesome-Comprehensive-Deepfake-Detection}.
• Abstract（参考訳）: この調査は、人工知能の急速な進歩の中で、ディープフェイク検出の重要な課題に対処する。 ビデオ、音声、テキストを含むAI生成メディアがより現実的になるにつれて、誤情報を拡散したり、身元確認詐欺を犯すリスクが高まる。 顔中心のディープフェイクに焦点を当てたこの研究は、従来の単一モダリティ手法から、オーディオ視覚とテキスト視覚のシナリオを扱う高度なマルチモーダルアプローチへの進化を辿る。 本稿では,検出手法の包括的分類法を提供し,自動エンコーダやGANから拡散モデルへの生成手法の進化を論じ,それらの特性によってこれらの技術を分類する。 私たちの知る限りでは、この種の調査はこれが初めてである。 また、新しい生成モデルに検出手法を適用することの課題や、ディープフェイク検出器の信頼性と堅牢性の向上、今後の研究に向けての方向性についても検討する。 この調査は研究者に詳細なロードマップを提供し、メディア生成、特に顔の偽造にAIを欺くことに対処する技術開発を支援している。 すべての関連論文のキュレートされたリストは \href{https://github.com/qiqitao77/Comprehensive-Advances-in-Deepfake-Detection-Spanning-Diverse-Modalitie s}{https://github.com/qiqitao77/Awesome-Comprehensive-Deepfake-Detection} にある。

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