論文の概要: DF40: Toward Next-Generation Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13495v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 09:11:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-01 16:57:30.433862
• Title: DF40: Toward Next-Generation Deepfake Detection
• Title（参考訳）: DF40:次世代ディープフェイク検出に向けて
• Authors: Zhiyuan Yan, Taiping Yao, Shen Chen, Yandan Zhao, Xinghe Fu, Junwei Zhu, Donghao Luo, Chengjie Wang, Shouhong Ding, Yunsheng Wu, Li Yuan,
• Abstract要約: 既存の研究は、ある特定のデータセットで検出器をトレーニングし、他の一般的なディープフェイクデータセットでテストすることで、トップノーチ検出アルゴリズムとモデルを識別する。 しかし、これらの「勝者」は現実の世界に潜む無数の現実的で多様なディープフェイクに取り組むために真に応用できるのだろうか? 我々は,40の異なるディープフェイク技術からなるDF40という,高度に多様なディープフェイク検出データセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.073997142001424
• License:
• Abstract: We propose a new comprehensive benchmark to revolutionize the current deepfake detection field to the next generation. Predominantly, existing works identify top-notch detection algorithms and models by adhering to the common practice: training detectors on one specific dataset (e.g., FF++) and testing them on other prevalent deepfake datasets. This protocol is often regarded as a "golden compass" for navigating SoTA detectors. But can these stand-out "winners" be truly applied to tackle the myriad of realistic and diverse deepfakes lurking in the real world? If not, what underlying factors contribute to this gap? In this work, we found the dataset (both train and test) can be the "primary culprit" due to: (1) forgery diversity: Deepfake techniques are commonly referred to as both face forgery and entire image synthesis. Most existing datasets only contain partial types of them, with limited forgery methods implemented; (2) forgery realism: The dominated training dataset, FF++, contains out-of-date forgery techniques from the past four years. "Honing skills" on these forgeries makes it difficult to guarantee effective detection generalization toward nowadays' SoTA deepfakes; (3) evaluation protocol: Most detection works perform evaluations on one type, which hinders the development of universal deepfake detectors. To address this dilemma, we construct a highly diverse deepfake detection dataset called DF40, which comprises 40 distinct deepfake techniques. We then conduct comprehensive evaluations using 4 standard evaluation protocols and 8 representative detection methods, resulting in over 2,000 evaluations. Through these evaluations, we provide an extensive analysis from various perspectives, leading to 7 new insightful findings. We also open up 4 valuable yet previously underexplored research questions to inspire future works. Our project page is https://github.com/YZY-stack/DF40.
• Abstract（参考訳）: 我々は,現在のディープフェイク検出分野を次世代に革命させるため,新しい総合ベンチマークを提案する。 既存の研究は、ある特定のデータセット(例えば、FF++)上の検出器をトレーニングし、他の一般的なディープフェイクデータセットでそれらをテストすることで、トップノッチ検出アルゴリズムとモデルを識別する。 このプロトコルは、しばしばSoTA検出器をナビゲートするための「金のコンパス」と見なされる。 しかし、これらの「勝者」は現実の世界に潜む無数の現実的で多様なディープフェイクに取り組むために真に応用できるのだろうか? もしそうでなければ、このギャップにどんな要因が寄与するのか? 本研究では,(1)偽造多様性:ディープフェイク技術は顔偽造と全画像合成の両方で一般的に呼ばれる。 既存のほとんどのデータセットは、一部の型のみを含み、限定されたフォージェリメソッドを実装している。 (2) フォージェリリアリズム: 支配的なトレーニングデータセットであるFF++には、過去4年間の最新のフォージェリテクニックが含まれている。 これらの偽造品の「ホットスキル」は、現在のSoTAディープフェイクに対する効果的な検出一般化の保証を困難にしている。(3)評価プロトコル:ほとんどの検出作業は、1つのタイプで評価を行い、ユニバーサルディープフェイク検出器の開発を妨げている。 このジレンマに対処するために,40個の異なるディープフェイク技術からなるDF40という,高度に多様なディープフェイク検出データセットを構築した。 次に,4つの標準評価プロトコルと8つの代表検出手法を用いて総合評価を行い,2000以上の評価結果を得た。 これらの評価を通じて、様々な視点から広範囲に分析を行い、7つの新たな知見を得た。 また、これまで未調査だった4つの研究質問を公開して、今後の研究に刺激を与えています。 私たちのプロジェクトページはhttps://github.com/YZY-stack/DF40です。

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