論文の概要: GC-ConsFlow: Leveraging Optical Flow Residuals and Global Context for Robust Deepfake Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.13435v1
- Date: Thu, 23 Jan 2025 07:43:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-24 15:58:11.480182
- Title: GC-ConsFlow: Leveraging Optical Flow Residuals and Global Context for Robust Deepfake Detection
- Title（参考訳）: GC-ConsFlow:ロバストディープフェイク検出のための光学的フロー残差とグローバルコンテキストの活用
- Authors: Jiaxin Chen, Miao Hu, Dengyong Zhang, Jingyang Meng,
- Abstract要約: ディープフェイク技術は、高度にリアルに操作されたビデオの生成を可能にし、深刻な社会的および倫理的課題を提起している。
既存のディープフェイク検出方法は、主に空間的または時間的不整合に焦点を合わせ、両者の相互作用を無視した。
本稿では,空間的特徴と時間的特徴を効果的に統合し,堅牢なDeepfake検出を実現する新しい2重ストリームフレームワークであるGC-ConsFlowを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.05634856249282
- License:
- Abstract: The rapid development of Deepfake technology has enabled the generation of highly realistic manipulated videos, posing severe social and ethical challenges. Existing Deepfake detection methods primarily focused on either spatial or temporal inconsistencies, often neglecting the interplay between the two or suffering from interference caused by natural facial motions. To address these challenges, we propose the global context consistency flow (GC-ConsFlow), a novel dual-stream framework that effectively integrates spatial and temporal features for robust Deepfake detection. The global grouped context aggregation module (GGCA), integrated into the global context-aware frame flow stream (GCAF), enhances spatial feature extraction by aggregating grouped global context information, enabling the detection of subtle, spatial artifacts within frames. The flow-gradient temporal consistency stream (FGTC), rather than directly modeling the residuals, it is used to improve the robustness of temporal feature extraction against the inconsistency introduced by unnatural facial motion using optical flow residuals and gradient-based features. By combining these two streams, GC-ConsFlow demonstrates the effectiveness and robustness in capturing complementary spatiotemporal forgery traces. Extensive experiments show that GC-ConsFlow outperforms existing state-of-the-art methods in detecting Deepfake videos under various compression scenarios.
- Abstract（参考訳）: ディープフェイク技術の急速な発展により、高度にリアルに操作されたビデオが作成できるようになった。
既存のディープフェイク検出方法は、主に空間的または時間的不整合に焦点を合わせ、両者の相互作用を無視したり、自然な顔の動きによって引き起こされた干渉に悩まされたりする。
これらの課題に対処するため,我々は,高機能なDeepfake検出のための空間的特徴と時間的特徴を効果的に統合する新しい2重ストリームフレームワークであるGC-ConsFlowを提案する。
グローバルグループコンテキスト集約モジュール(GGCA)は、グローバルコンテキスト対応フレームフローストリーム(GCAF)に統合され、グループ化されたグローバルコンテキスト情報を集約することで空間的特徴抽出を強化し、フレーム内の微妙な空間的アーティファクトの検出を可能にする。
残差を直接モデル化する代わりに、光学的フロー残差と勾配に基づく特徴を用いた非自然な顔の動きによって生じる不整合に対する時間的特徴抽出の堅牢性を改善するために、FGTC(flow-gradient temporal consistency stream)を用いる。
これらの2つのストリームを組み合わせることで、GC-ConsFlowは相補的な時空間の偽トレースをキャプチャするの有効性と堅牢性を示す。
大規模な実験により、GC-ConsFlowは様々な圧縮シナリオ下でのDeepfakeビデオの検出において、既存の最先端手法よりも優れていることが示された。
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