論文の概要: A Hitchhikers Guide to Fine-Grained Face Forgery Detection Using Common Sense Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00485v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 16:43:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 05:16:55.551423
• Title: A Hitchhikers Guide to Fine-Grained Face Forgery Detection Using Common Sense Reasoning
• Title（参考訳）: コモンセンス推論を用いたファイングラインド顔偽造検出のためのヒッチハイカーガイド
• Authors: Niki Maria Foteinopoulou, Enjie Ghorbel, Djamila Aouada,
• Abstract要約: 視覚と言語の可能性は、いまだに偽造検出に過小評価されている。 顔偽造検出を視覚質問応答(VQA)タスクに変換する方法論が必要である。 このギャップに対処するために,従来の二項決定パラダイムから分岐する多段階的アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.786907179872815
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Explainability in artificial intelligence is crucial for restoring trust, particularly in areas like face forgery detection, where viewers often struggle to distinguish between real and fabricated content. Vision and Large Language Models (VLLM) bridge computer vision and natural language, offering numerous applications driven by strong common-sense reasoning. Despite their success in various tasks, the potential of vision and language remains underexplored in face forgery detection, where they hold promise for enhancing explainability by leveraging the intrinsic reasoning capabilities of language to analyse fine-grained manipulation areas. As such, there is a need for a methodology that converts face forgery detection to a Visual Question Answering (VQA) task to systematically and fairly evaluate these capabilities. Previous efforts for unified benchmarks in deepfake detection have focused on the simpler binary task, overlooking evaluation protocols for fine-grained detection and text-generative models. We propose a multi-staged approach that diverges from the traditional binary decision paradigm to address this gap. In the first stage, we assess the models' performance on the binary task and their sensitivity to given instructions using several prompts. In the second stage, we delve deeper into fine-grained detection by identifying areas of manipulation in a multiple-choice VQA setting. In the third stage, we convert the fine-grained detection to an open-ended question and compare several matching strategies for the multi-label classification task. Finally, we qualitatively evaluate the fine-grained responses of the VLLMs included in the benchmark. We apply our benchmark to several popular models, providing a detailed comparison of binary, multiple-choice, and open-ended VQA evaluation across seven datasets. \url{https://nickyfot.github.io/hitchhickersguide.github.io/}
• Abstract（参考訳）: 人工知能における説明責任は、特に顔の偽造検知のような分野において、信頼回復に不可欠である。 ビジョンと大規模言語モデル(VLLM)はコンピュータビジョンと自然言語を橋渡し、強力な常識推論によって駆動される多数のアプリケーションを提供する。 様々なタスクで成功したにも拘わらず、視覚と言語の可能性は、偽造検出に直面して過小評価され続けており、そこでは、言語の本質的な推論能力を利用して、きめ細かい操作領域を分析することによって、説明可能性を高めることを約束している。 そのため、顔偽造検出を視覚質問応答(VQA)タスクに変換し、これらの機能を体系的かつ適切に評価する方法論が必要である。 ディープフェイク検出における統一ベンチマークのこれまでの取り組みは、より単純なバイナリータスクに焦点を合わせ、きめ細かい検出とテキスト生成モデルの評価プロトコルを見下ろしてきた。 このギャップに対処するために,従来の二項決定パラダイムから分岐する多段階的アプローチを提案する。 最初の段階では、モデルの性能と与えられた命令に対する感度を複数のプロンプトを用いて評価する。 第2段階では、多重選択VQA設定における操作領域の同定により、きめ細かな検出を深く掘り下げる。 第3段階では、細粒度検出をオープンエンドの質問に変換し、マルチラベル分類タスクにおけるいくつかのマッチング戦略を比較する。 最後に、ベンチマークに含まれるVLLMの詳細な応答を質的に評価する。 ベンチマークをいくつかの一般的なモデルに適用し、バイナリ、多重選択、VQAの評価を7つのデータセットで詳細に比較する。 \url{https://nickyfot.github.io/hitchhickersguide.github.io/}

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