論文の概要: A Large-scale Universal Evaluation Benchmark For Face Forgery Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09181v2
• Date: Fri, 14 Jun 2024 02:17:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 12:17:38.736475
• Title: A Large-scale Universal Evaluation Benchmark For Face Forgery Detection
• Title（参考訳）: 顔偽造検出のための大規模ユニバーサル評価ベンチマーク
• Authors: Yijun Bei, Hengrui Lou, Jinsong Geng, Erteng Liu, Lechao Cheng, Jie Song, Mingli Song, Zunlei Feng,
• Abstract要約: 我々は,顔偽造検出技術の有効性を定量的に評価するために,DeepFaceGenというベンチマークを構築した。 DeepFaceGenは776,990の実顔画像/ビデオサンプルと773,812の顔偽画像/ビデオサンプルで構成され、34の主流顔生成技術を用いて生成される。 DeepFaceGenは,13の顔偽造検出技術の性能を様々な観点から評価・解析するために用いられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.1651358571311
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid development of AI-generated content (AIGC) technology, the production of realistic fake facial images and videos that deceive human visual perception has become possible. Consequently, various face forgery detection techniques have been proposed to identify such fake facial content. However, evaluating the effectiveness and generalizability of these detection techniques remains a significant challenge. To address this, we have constructed a large-scale evaluation benchmark called DeepFaceGen, aimed at quantitatively assessing the effectiveness of face forgery detection and facilitating the iterative development of forgery detection technology. DeepFaceGen consists of 776,990 real face image/video samples and 773,812 face forgery image/video samples, generated using 34 mainstream face generation techniques. During the construction process, we carefully consider important factors such as content diversity, fairness across ethnicities, and availability of comprehensive labels, in order to ensure the versatility and convenience of DeepFaceGen. Subsequently, DeepFaceGen is employed in this study to evaluate and analyze the performance of 13 mainstream face forgery detection techniques from various perspectives. Through extensive experimental analysis, we derive significant findings and propose potential directions for future research. The code and dataset for DeepFaceGen are available at https://github.com/HengruiLou/DeepFaceGen.
• Abstract（参考訳）: AIGC技術の急速な発展に伴い、人間の視覚的知覚を欺く現実的な偽の顔画像やビデオの制作が可能になった。 その結果、このような偽の顔内容を特定するために、様々な顔偽造検出技術が提案されている。 しかし,これらの検出手法の有効性と一般化性は依然として大きな課題である。 そこで我々は,顔偽造検出の有効性を定量的に評価し,偽造検出技術の反復的開発を容易にするために,DeepFaceGenという大規模評価ベンチマークを構築した。 DeepFaceGenは776,990の実顔画像/ビデオサンプルと773,812の顔偽画像/ビデオサンプルで構成され、34の主流顔生成技術を用いて生成される。 建設過程では、DeepFaceGenの汎用性と利便性を確保するため、コンテンツ多様性、民族間の公正性、包括的ラベルの提供など重要な要素を慎重に検討する。 次に,DeepFaceGenを用いて,13の顔偽造検出技術の性能を様々な観点から評価・解析する。 広範な実験分析を通じて,重要な知見を導き,今後の研究の方向性を示唆する。 DeepFaceGenのコードとデータセットはhttps://github.com/HengruiLou/DeepFaceGenで入手できる。

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