論文の概要: Generating and Detecting Various Types of Fake Image and Audio Content: A Review of Modern Deep Learning Technologies and Tools
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06227v1
- Date: Tue, 07 Jan 2025 16:44:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-14 17:24:49.302277
- Title: Generating and Detecting Various Types of Fake Image and Audio Content: A Review of Modern Deep Learning Technologies and Tools
- Title（参考訳）: 各種フェイク画像・音声コンテンツの生成と検出 : 最新のディープラーニング技術とツールの概観
- Authors: Arash Dehghani, Hossein Saberi,
- Abstract要約: 本稿では,ディープフェイクの発生・検出技術について概観する。
ディープフェイクはプライバシー、セキュリティ、民主主義に重大な脅威をもたらす。
本研究では,顔交換,音声変換,再現,唇同期など,様々なディープフェイク手法について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3812010983144802
- License:
- Abstract: This paper reviews the state-of-the-art in deepfake generation and detection, focusing on modern deep learning technologies and tools based on the latest scientific advancements. The rise of deepfakes, leveraging techniques like Variational Autoencoders (VAEs), Generative Adversarial Networks (GANs), Diffusion models and other generative models, presents significant threats to privacy, security, and democracy. This fake media can deceive individuals, discredit real people and organizations, facilitate blackmail, and even threaten the integrity of legal, political, and social systems. Therefore, finding appropriate solutions to counter the potential threats posed by this technology is essential. We explore various deepfake methods, including face swapping, voice conversion, reenactment and lip synchronization, highlighting their applications in both benign and malicious contexts. The review critically examines the ongoing "arms race" between deepfake generation and detection, analyzing the challenges in identifying manipulated contents. By examining current methods and highlighting future research directions, this paper contributes to a crucial understanding of this rapidly evolving field and the urgent need for robust detection strategies to counter the misuse of this powerful technology. While focusing primarily on audio, image, and video domains, this study allows the reader to easily grasp the latest advancements in deepfake generation and detection.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,最新の科学的進歩に基づく最新の深層学習技術とツールに着目し,深層学習と検出の最先端技術について概説する。
ディープフェイクの台頭は、変動オートエンコーダ(VAE)、ジェネレーティブ・アドバーサリアル・ネットワーク(GAN)、拡散モデルやその他のジェネレーティブ・モデルといった技術を活用し、プライバシ、セキュリティ、民主主義に対する重大な脅威を提示している。
この偽のメディアは個人を騙し、現実の人間や組織を軽視し、脅迫を助長し、法律、政治、社会システムの完全性を脅かす。
したがって、この技術によって引き起こされる潜在的な脅威に対抗するための適切な解決策を見つけることが不可欠である。
我々は,顔交換,音声変換,再現性,唇の同期といった様々なディープフェイク手法について検討し,良識と悪意の両方の文脈におけるそれらの応用を強調した。
このレビューは、ディープフェイク生成と検出の間の進行中の「武器レース」を批判的に検証し、操作されたコンテンツを特定する際の課題を分析する。
本研究は,現在の手法を検証し,今後の研究の方向性を明らかにすることによって,この急速に発展する分野に対する重要な理解と,この強力な技術の誤用に対処する堅牢な検出戦略の必要性に寄与する。
本研究は,主に音声,画像,ビデオ領域に着目しながら,ディープフェイク生成と検出の最新の進歩を容易に把握することを可能にする。
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