論文の概要: State-of-the-art AI-based Learning Approaches for Deepfake Generation and Detection, Analyzing Opportunities, Threading through Pros, Cons, and Future Prospects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01029v1
- Date: Thu, 02 Jan 2025 03:19:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-05 17:12:59.163655
- Title: State-of-the-art AI-based Learning Approaches for Deepfake Generation and Detection, Analyzing Opportunities, Threading through Pros, Cons, and Future Prospects
- Title（参考訳）: ディープフェイク生成と検出のための最先端AIベースの学習アプローチ、機会分析、プロ、コン、今後の展望
- Authors: Harshika Goyal, Mohammad Saif Wajid, Mohd Anas Wajid, Akib Mohi Ud Din Khanday, Mehdi Neshat, Amir Gandomi,
- Abstract要約: ディープフェイク技術は、信じられないほど生き生きとした顔画像やビデオコンテンツを作るように設計されている。
本報告では,400種前後の出版物を含む,近年のディープフェイク発生・検出の進展を精査する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: The rapid advancement of deepfake technologies, specifically designed to create incredibly lifelike facial imagery and video content, has ignited a remarkable level of interest and curiosity across many fields, including forensic analysis, cybersecurity and the innovative creation of digital characters. By harnessing the latest breakthroughs in deep learning methods, such as Generative Adversarial Networks, Variational Autoencoders, Few-Shot Learning Strategies, and Transformers, the outcomes achieved in generating deepfakes have been nothing short of astounding and transformative. Also, the ongoing evolution of detection technologies is being developed to counteract the potential for misuse associated with deepfakes, effectively addressing critical concerns that range from political manipulation to the dissemination of fake news and the ever-growing issue of cyberbullying. This comprehensive review paper meticulously investigates the most recent developments in deepfake generation and detection, including around 400 publications, providing an in-depth analysis of the cutting-edge innovations shaping this rapidly evolving landscape. Starting with a thorough examination of systematic literature review methodologies, we embark on a journey that delves into the complex technical intricacies inherent in the various techniques used for deepfake generation, comprehensively addressing the challenges faced, potential solutions available, and the nuanced details surrounding manipulation formulations. Subsequently, the paper is dedicated to accurately benchmarking leading approaches against prominent datasets, offering thorough assessments of the contributions that have significantly impacted these vital domains. Ultimately, we engage in a thoughtful discussion of the existing challenges, paving the way for continuous advancements in this critical and ever-dynamic study area.
- Abstract（参考訳）: ディープフェイク技術の急速な進歩は、信じられないほど生き生きとした顔画像やビデオコンテンツを作るために特別に設計されたもので、法医学的分析、サイバーセキュリティ、デジタルキャラクタの革新的な創造など、多くの分野において顕著な関心と好奇心に火をつけた。
Generative Adversarial Networks, Variational Autoencoders, Few-Shot Learning Strategies, Transformersといったディープラーニング手法の最新のブレークスルーを活用することで、ディープフェイクを生成する成果は、驚くべきものではありませんでした。
また、検出技術の継続的な進化は、ディープフェイクに関連する誤用の可能性に対処するために開発されており、政治的操作から偽ニュースの拡散、サイバーいじめの絶え間ない問題まで、重要な懸念に効果的に対処している。
この総合的なレビュー論文は、400の出版物を含む、最新のディープフェイク生成と検出の展開を慎重に調査し、この急速に進化する風景を形作る最先端のイノベーションを詳細に分析する。
体系的な文献レビュー手法の徹底的な検討から始め、我々は、ディープフェイク生成に使用される様々な技術に固有の複雑な技術的複雑さを掘り下げ、直面する課題、潜在的な解決策、および操作の定式化を取り巻く微妙な詳細を包括的に解決する旅に取り掛かる。
その後、論文は、主要なデータセットに対する主要なアプローチを正確にベンチマークし、これらの重要な領域に大きく影響したコントリビューションの徹底的な評価を提供する。
最終的に、我々は既存の課題について思慮深い議論をし、この批判的で絶え間ない研究領域における継続的な進歩の道を開いた。
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