論文の概要: Stacking Brick by Brick: Aligned Feature Isolation for Incremental Face Forgery Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11396v1
• Date: Mon, 18 Nov 2024 09:18:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:32:58.620035
• Title: Stacking Brick by Brick: Aligned Feature Isolation for Incremental Face Forgery Detection
• Title（参考訳）: Brickによる積み重ねれんが:増分顔偽造検出のための特徴分離
• Authors: Jikang Cheng, Zhiyuan Yan, Ying Zhang, Li Hao, Jiaxin Ai, Qin Zou, Chen Li, Zhongyuan Wang,
• Abstract要約: 鼻訓練IFFDモデルは、新しい偽造物が統合されると破滅的な忘れがちである。 本稿では、SURデータを利用して分布を分離・調整するLatent-space Incremental Detector(LID)を提案する。 評価のために、IFFDに適したより高度で包括的なベンチマークを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.46382766430443
• License:
• Abstract: The rapid advancement of face forgery techniques has introduced a growing variety of forgeries. Incremental Face Forgery Detection (IFFD), involving gradually adding new forgery data to fine-tune the previously trained model, has been introduced as a promising strategy to deal with evolving forgery methods. However, a naively trained IFFD model is prone to catastrophic forgetting when new forgeries are integrated, as treating all forgeries as a single ''Fake" class in the Real/Fake classification can cause different forgery types overriding one another, thereby resulting in the forgetting of unique characteristics from earlier tasks and limiting the model's effectiveness in learning forgery specificity and generality. In this paper, we propose to stack the latent feature distributions of previous and new tasks brick by brick, $\textit{i.e.}$, achieving $\textbf{aligned feature isolation}$. In this manner, we aim to preserve learned forgery information and accumulate new knowledge by minimizing distribution overriding, thereby mitigating catastrophic forgetting. To achieve this, we first introduce Sparse Uniform Replay (SUR) to obtain the representative subsets that could be treated as the uniformly sparse versions of the previous global distributions. We then propose a Latent-space Incremental Detector (LID) that leverages SUR data to isolate and align distributions. For evaluation, we construct a more advanced and comprehensive benchmark tailored for IFFD. The leading experimental results validate the superiority of our method.
• Abstract（参考訳）: 顔偽造技術が急速に進歩し、様々な偽造技術が導入された。 IFFD(Incrmental Face Forgery Detection)は、以前トレーニングされたモデルを微調整するために、徐々に新しいフォージェリデータを追加することを含む、進化するフォージェリメソッドを扱うための有望な戦略として導入された。 しかし、全ての偽造品をリアル/フェイク分類において単一の「フェイク」クラスとして扱い、異なる偽造品が互いにオーバーライドしあうことにより、初期のタスクから固有の特徴を忘れてしまい、偽造品の特異性と一般性を学ぶモデルの有効性が制限されるため、鼻で訓練されたIFFDモデルは破滅的な忘れ物になりがちである。 本稿では,従来のタスクと新しいタスクの潜在的特徴分布を,ブロックで積み重ねて,$\textit{i.e.}$,$\textbf{aligned feature isolation}$を達成することを提案する。 このようにして、我々は学習した偽情報を保存し、分布オーバーライドを最小限にして新しい知識を蓄積し、破滅的な忘れを省くことを目的としている。 これを実現するために、まずSUR(Sparse Uniform Replay)を導入し、前回のグローバルディストリビューションの一様スパースバージョンとして扱うことができる代表サブセットを得る。 次に、SURデータを利用して分布を分離・調整するLatent-space Incremental Detector (LID)を提案する。 評価のために、IFFDに適したより高度で包括的なベンチマークを構築した。 その結果,本手法の優位性を検証した。

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