論文の概要: Decoupling Forgery Semantics for Generalizable Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09739v3
• Date: Thu, 28 Nov 2024 18:15:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:16:25.515799
• Title: Decoupling Forgery Semantics for Generalizable Deepfake Detection
• Title（参考訳）: 一般化可能なディープフェイク検出のためのデカップリングフォージェリセマンティクス
• Authors: Wei Ye, Xinan He, Feng Ding,
• Abstract要約: 本稿では,DeepFakeの検出手法を提案し,セマンティックデカップリングによる検出の一般化を促進する。 FF++, Celeb-DF, DFD, DFDCデータセットの評価は, 本手法の優れた検出と一般化性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1822981823804835
• License:
• Abstract: In this paper, we propose a novel method for detecting DeepFakes, enhancing the generalization of detection through semantic decoupling. There are now multiple DeepFake forgery technologies that not only possess unique forgery semantics but may also share common forgery semantics. The unique forgery semantics and irrelevant content semantics may promote over-fitting and hamper generalization for DeepFake detectors. For our proposed method, after decoupling, the common forgery semantics could be extracted from DeepFakes, and subsequently be employed for developing the generalizability of DeepFake detectors. Also, to pursue additional generalizability, we designed an adaptive high-pass module and a two-stage training strategy to improve the independence of decoupled semantics. Evaluation on FF++, Celeb-DF, DFD, and DFDC datasets showcases our method's excellent detection and generalization performance. Code is available at: https://github.com/leaffeall/DFS-GDD.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,DeepFakeを検知する新しい手法を提案し,セマンティックデカップリングによる検出の一般化を強化する。 現在、複数のDeepFakeフォージェリ技術があり、ユニークなフォージェリセマンティクスを持つだけでなく、共通のフォージェリセマンティクスを共有することもできる。 独特な偽造意味論と無関係な内容意味論はディープフェイク検出器の過度な適合と一般化を促進する可能性がある。 提案手法では,デカップリング後,DeepFakesから共通フォージェリーセマンティクスを抽出し,その後,DeepFake検出器の汎用性向上に活用する。 また,適応型ハイパスモジュールと2段階のトレーニング戦略を設計し,分離されたセマンティクスの独立性を向上した。 FF++, Celeb-DF, DFD, DFDCデータセットの評価は, 本手法の優れた検出と一般化性能を示す。 コードは、https://github.com/leaffeall/DFS-GDD.comで入手できる。

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