論文の概要: Evolving from Single-modal to Multi-modal Facial Deepfake Detection: Progress and Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06965v4
• Date: Thu, 03 Apr 2025 07:47:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-12 02:07:41.114021
• Title: Evolving from Single-modal to Multi-modal Facial Deepfake Detection: Progress and Challenges
• Title（参考訳）: シングルモーダルからマルチモーダル・ファシアル・ディープフェイク検出へ:進歩と課題
• Authors: Ping Liu, Qiqi Tao, Joey Tianyi Zhou,
• Abstract要約: この調査は、初期の単一モーダル法から洗練された多モーダルアプローチへのディープフェイク検出の進化を辿るものである。 本稿では,検出手法の構造化された分類法を提案し,GANベースから拡散モデル駆動型ディープフェイクへの遷移を解析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.11614155244292
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As synthetic media, including video, audio, and text, become increasingly indistinguishable from real content, the risks of misinformation, identity fraud, and social manipulation escalate. This survey traces the evolution of deepfake detection from early single-modal methods to sophisticated multi-modal approaches that integrate audio-visual and text-visual cues. We present a structured taxonomy of detection techniques and analyze the transition from GAN-based to diffusion model-driven deepfakes, which introduce new challenges due to their heightened realism and robustness against detection. Unlike prior surveys that primarily focus on single-modal detection or earlier deepfake techniques, this work provides the most comprehensive study to date, encompassing the latest advancements in multi-modal deepfake detection, generalization challenges, proactive defense mechanisms, and emerging datasets specifically designed to support new interpretability and reasoning tasks. We further explore the role of Vision-Language Models (VLMs) and Multimodal Large Language Models (MLLMs) in strengthening detection robustness against increasingly sophisticated deepfake attacks. By systematically categorizing existing methods and identifying emerging research directions, this survey serves as a foundation for future advancements in combating AI-generated facial forgeries. 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）: ビデオ、音声、テキストを含む合成メディアが、現実のコンテンツと区別しにくくなるにつれ、誤情報やアイデンティティ詐欺、社会的操作のリスクが増大する。 この調査は、初期の単一モーダル手法から、音声・視覚・テキスト・視覚的手がかりを統合する高度なマルチモーダルアプローチまで、ディープフェイク検出の進化を辿るものである。 本稿では, 検出技術の構造化された分類法を提案し, GANベースから拡散モデル駆動型ディープフェイクへの移行を解析し, 検出に対する現実性の向上とロバスト性の向上による新たな課題を提起する。 シングルモーダル検出やそれ以前のディープフェイク技術に主にフォーカスする以前の調査とは異なり、この研究は、マルチモーダルディープフェイク検出、一般化課題、プロアクティブディフェンス機構、新しい解釈可能性と推論タスクをサポートするように設計された新興データセットの最新の進歩を含む、これまでで最も包括的な研究を提供している。 さらに、より高度なディープフェイク攻撃に対する検出堅牢性を強化する上で、視覚言語モデル(VLM)とマルチモーダル言語モデル(MLLM)の役割について検討する。 既存の手法を体系的に分類し、新たな研究方向を特定することで、この調査はAI生成の顔偽造と戦うための将来の進歩の基礎となる。 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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