論文の概要: Standing on the Shoulders of Giants: Reprogramming Visual-Language Model for General Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02664v2
• Date: Wed, 11 Dec 2024 11:12:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 13:59:10.476983
• Title: Standing on the Shoulders of Giants: Reprogramming Visual-Language Model for General Deepfake Detection
• Title（参考訳）: ジャイアンツの肩に立つ:一般深度検出のためのビジュアルランゲージモデルの再プログラミング
• Authors: Kaiqing Lin, Yuzhen Lin, Weixiang Li, Taiping Yao, Bin Li,
• Abstract要約: 本稿では,よく訓練された視覚言語モデル(VLM)を一般深度検出に活用する手法を提案する。 データ摂動によるモデル予測を操作するモデル再プログラミングパラダイムにより,本手法は事前学習したVLMモデルを再プログラムすることができる。 私たちの優れたパフォーマンスは、トレーニング可能なパラメータのコストを低減し、現実世界のアプリケーションにとって有望なアプローチになります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.21235742118949
• License:
• Abstract: The proliferation of deepfake faces poses huge potential negative impacts on our daily lives. Despite substantial advancements in deepfake detection over these years, the generalizability of existing methods against forgeries from unseen datasets or created by emerging generative models remains constrained. In this paper, inspired by the zero-shot advantages of Vision-Language Models (VLMs), we propose a novel approach that repurposes a well-trained VLM for general deepfake detection. Motivated by the model reprogramming paradigm that manipulates the model prediction via data perturbations, our method can reprogram a pretrained VLM model (e.g., CLIP) solely based on manipulating its input without tuning the inner parameters. Furthermore, we insert a pseudo-word guided by facial identity into the text prompt. Extensive experiments on several popular benchmarks demonstrate that (1) the cross-dataset and cross-manipulation performances of deepfake detection can be significantly and consistently improved (e.g., over 88% AUC in cross-dataset setting from FF++ to WildDeepfake) using a pre-trained CLIP model with our proposed reprogramming method; (2) our superior performances are at less cost of trainable parameters, making it a promising approach for real-world applications.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイクの顔の増殖は、私たちの日常生活に大きなネガティブな影響を与えます。 近年のディープフェイク検出の大幅な進歩にもかかわらず、未知のデータセットや新たな生成モデルによって生成された偽造に対する既存の手法の一般化性は依然として制限されている。 本稿では、ビジョンランゲージモデル(VLM)のゼロショットの利点に着想を得て、よく訓練されたVLMを一般深度検出に活用する手法を提案する。 データ摂動によるモデル予測を操作するモデル再プログラミングパラダイムによって、本手法は、内部パラメータを調整せずに入力を操作することのみに基づいて、事前訓練されたVLMモデル(例えば、CLIP)をプログラムすることができる。 さらに,テキストプロンプトに顔認証で案内された擬似単語を挿入する。 提案手法を用いた事前学習CLIPモデルを用いて,(1)ディープフェイク検出のクロスデータセットおよびクロス操作性能を大幅に改善し(例:FF++からWildDeepfakeへのクロスデータセット設定では88%以上)、(2)トレーニング可能なパラメータのコストを低減し,現実のアプリケーションにとって有望なアプローチであることを示す。

関連論文リスト

• Open-Set Deepfake Detection: A Parameter-Efficient Adaptation Method with Forgery Style Mixture [58.60915132222421]
  本稿では,顔偽造検出に汎用的かつパラメータ効率の高い手法を提案する。 フォージェリー・ソース・ドメインの多様性を増大させるフォージェリー・ミックス・フォーミュレーションを設計する。 設計したモデルは、トレーニング可能なパラメータを著しく減らし、最先端の一般化性を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-23T01:53:36Z)
• UniForensics: Face Forgery Detection via General Facial Representation [60.5421627990707]
  高レベルの意味的特徴は摂動の影響を受けにくく、フォージェリー固有の人工物に限らないため、より強い一般化がある。 我々は、トランスフォーマーベースのビデオネットワークを活用する新しいディープフェイク検出フレームワークUniForensicsを導入し、顔の豊かな表現のためのメタファンクショナルな顔分類を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-26T20:51:54Z)
• Unsupervised Pre-training with Language-Vision Prompts for Low-Data Instance Segmentation [105.23631749213729]
  低データ体制における教師なし事前学習のための新しい手法を提案する。 最近成功したプロンプト技術に触発されて,言語ビジョンプロンプトを用いた教師なし事前学習法を導入した。 提案手法は,低データ方式のCNNモデルよりも高速に収束し,性能がよいことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-22T06:48:43Z)
• Towards More General Video-based Deepfake Detection through Facial Feature Guided Adaptation for Foundation Model [15.61920157541529]
  内部にリッチな情報をエンコードしたファンデーションモデルを適用することにより,新しいディープフェイク検出手法を提案する。 近年のパラメータ効率の良い微調整技術に触発されて,新しいサイドネットワーク型デコーダを提案する。 提案手法は,見知らぬディープフェイクサンプルの同定に優れた有効性を示し,顕著な性能向上を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-08T14:58:52Z)
• CLIPping the Deception: Adapting Vision-Language Models for Universal Deepfake Detection [3.849401956130233]
  広汎な深度検出のための最近の適応手法と組み合わせた事前学習型視覚言語モデル(VLM)の有効性について検討する。 ディープフェイク検出にCLIPを適用するために、単一のデータセット(ProGAN)のみを使用します。 シンプルで軽量なPrompt Tuningベースの適応戦略は、以前のSOTAアプローチよりも5.01% mAPと6.61%の精度で優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-20T11:26:42Z)
• Learning Semantic Proxies from Visual Prompts for Parameter-Efficient Fine-Tuning in Deep Metric Learning [13.964106147449051]
  既存のソリューションは、既存の画像データセット上でトレーニング済みのモデルを微調整することに集中している。 我々は、事前学習された視覚変換器(ViT)における視覚プロンプト(VPT)の学習に基づく、新しい効果的なフレームワークを提案する。 セマンティック情報を用いた新しい近似が代表的能力よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T04:42:05Z)
• Generalized Face Forgery Detection via Adaptive Learning for Pre-trained Vision Transformer [54.32283739486781]
  適応学習パラダイムの下で,textbfForgery-aware textbfAdaptive textbfVision textbfTransformer(FA-ViT)を提案する。 FA-ViTは、クロスデータセット評価において、Celeb-DFおよびDFDCデータセット上で93.83%と78.32%のAUCスコアを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-20T06:51:11Z)
• Towards General Visual-Linguistic Face Forgery Detection [95.73987327101143]
  ディープフェイクは現実的な顔操作であり、セキュリティ、プライバシー、信頼に深刻な脅威をもたらす可能性がある。 既存の方法は、このタスクを、デジタルラベルまたはマスク信号を使用して検出モデルをトレーニングするバイナリ分類として扱う。 本稿では, 微粒な文レベルのプロンプトをアノテーションとして用いた, VLFFD (Visual-Linguistic Face Forgery Detection) という新しいパラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-31T10:22:33Z)
• Cluster-level pseudo-labelling for source-free cross-domain facial expression recognition [94.56304526014875]
  表情認識のためのSFUDA法を提案する。 本手法は,自己教師付き事前学習を利用して,対象データから優れた特徴表現を学習する。 提案手法の有効性を4つの適応方式で検証し,FERに適用した場合,既存のSFUDA法より一貫して優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T08:24:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。