論文の概要: FFAA: Multimodal Large Language Model based Explainable Open-World Face Forgery Analysis Assistant

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10072v2
• Date: Thu, 21 Nov 2024 14:37:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:16:52.881438
• Title: FFAA: Multimodal Large Language Model based Explainable Open-World Face Forgery Analysis Assistant
• Title（参考訳）: FFAA:マルチモーダル大言語モデルに基づく説明可能なオープンワールド顔偽造分析アシスタント
• Authors: Zhengchao Huang, Bin Xia, Zicheng Lin, Zhun Mou, Wenming Yang, Jiaya Jia,
• Abstract要約: FFAA: Face Forgery Analysis Assistant(MLLM)とMIDS(Multi-Awer Intelligent Decision System)について紹介する。 提案手法は,ユーザフレンドリで説明可能な結果を提供するだけでなく,従来の手法に比べて精度と堅牢性を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.2438504610849
• License:
• Abstract: The rapid advancement of deepfake technologies has sparked widespread public concern, particularly as face forgery poses a serious threat to public information security. However, the unknown and diverse forgery techniques, varied facial features and complex environmental factors pose significant challenges for face forgery analysis. Existing datasets lack descriptive annotations of these aspects, making it difficult for models to distinguish between real and forged faces using only visual information amid various confounding factors. In addition, existing methods fail to yield user-friendly and explainable results, hindering the understanding of the model's decision-making process. To address these challenges, we introduce a novel Open-World Face Forgery Analysis VQA (OW-FFA-VQA) task and its corresponding benchmark. To tackle this task, we first establish a dataset featuring a diverse collection of real and forged face images with essential descriptions and reliable forgery reasoning. Based on this dataset, we introduce FFAA: Face Forgery Analysis Assistant, consisting of a fine-tuned Multimodal Large Language Model (MLLM) and Multi-answer Intelligent Decision System (MIDS). By integrating hypothetical prompts with MIDS, the impact of fuzzy classification boundaries is effectively mitigated, enhancing model robustness. Extensive experiments demonstrate that our method not only provides user-friendly and explainable results but also significantly boosts accuracy and robustness compared to previous methods.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイク技術の急速な進歩は、特に顔の偽造が公共情報セキュリティに深刻な脅威をもたらすため、大衆の関心を喚起している。 しかし、顔の偽造技術、多様な顔の特徴、複雑な環境要因は、顔の偽造分析に重大な課題をもたらす。 既存のデータセットにはこれらの側面の記述的なアノテーションがないため、様々な要因の中で視覚情報のみを使用して、モデルが実際の顔と偽顔の区別を困難にしている。 さらに、既存の手法ではユーザフレンドリで説明可能な結果を得ることができず、モデルの意思決定プロセスの理解を妨げます。 これらの課題に対処するため,オープンワールドフォージェリ分析VQA(OW-FFA-VQA)タスクとその対応するベンチマークを導入する。 この課題に対処するために,我々はまず,本質的な記述と信頼性の高い偽造推論を備えた顔画像の多種多様なコレクションを特徴とするデータセットを構築した。 本データセットに基づいて,FFAA: Face Forgery Analysis Assistantを導入し,MLLM(Multimodal Large Language Model)とMIDS(Multi-Awer Intelligent Decision System)を組み合わせた。 仮説的プロンプトをMIDSに統合することにより、ファジィ分類境界の影響を効果的に緩和し、モデルロバスト性を高める。 大規模な実験により,本手法はユーザフレンドリで説明可能な結果を提供するだけでなく,従来の手法に比べて精度と堅牢性を大幅に向上させることが示された。

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