論文の概要: Generalizable Deepfake Detection via Effective Local-Global Feature Extraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15253v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 15:53:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:56:38.191446
• Title: Generalizable Deepfake Detection via Effective Local-Global Feature Extraction
• Title（参考訳）: 局所的特徴抽出による一般化可能なディープフェイク検出
• Authors: Jiazhen Yan, Ziqiang Li, Ziwen He, Zhangjie Fu,
• Abstract要約: GANと拡散モデルにより、ますます現実的な偽画像が生成される。 ディープフェイク検出は、今日の世界で深刻な問題となっている。 本稿では,局所的特徴とグローバル的特徴を効果的に組み合わせた新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.221473306027505
• License:
• Abstract: The rapid advancement of GANs and diffusion models has led to the generation of increasingly realistic fake images, posing significant hidden dangers and threats to society. Consequently, deepfake detection has become a pressing issue in today's world. While some existing methods focus on forgery features from either a local or global perspective, they often overlook the complementary nature of these features. Other approaches attempt to incorporate both local and global features but rely on simplistic strategies, such as cropping, which fail to capture the intricate relationships between local features. To address these limitations, we propose a novel method that effectively combines local spatial-frequency domain features with global frequency domain information, capturing detailed and holistic forgery traces. Specifically, our method uses Discrete Wavelet Transform (DWT) and sliding windows to tile forged features and leverages attention mechanisms to extract local spatial-frequency domain information. Simultaneously, the phase component of the Fast Fourier Transform (FFT) is integrated with attention mechanisms to extract global frequency domain information, complementing the local features and ensuring the integrity of forgery detection. Comprehensive evaluations on open-world datasets generated by 34 distinct generative models demonstrate a significant improvement of 2.9% over existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: GANの急速な進歩と拡散モデルにより、ますます現実的な偽のイメージが生まれ、社会に重大な危険と脅威をもたらしている。 結果として、ディープフェイク検出は、今日の世界では急激な問題となっている。 既存のいくつかのメソッドは、ローカルまたはグローバルの観点から偽の機能に焦点を当てているが、これらの機能の相補的な性質をしばしば見落としている。 他のアプローチでは、局所的特徴とグローバル的特徴の両方を取り入れようとしているが、局所的特徴の間の複雑な関係を捉えるのに失敗する収穫のような単純化戦略に依存している。 これらの制約に対処するために,局所的な空間周波数領域の特徴とグローバルな周波数領域情報とを効果的に組み合わせ,詳細かつ全体的偽証トレースをキャプチャする手法を提案する。 具体的には、離散ウェーブレット変換(DWT)とスライディングウインドウを用いてタイル造形を行い、注意機構を利用して局所的な空間周波数領域情報を抽出する。 同時に、Fast Fourier Transform(FFT)の位相成分と注意機構が統合され、グローバルな周波数領域情報を抽出し、局所的な特徴を補完し、偽検出の完全性を確保する。 34個の異なる生成モデルによって生成されたオープンワールドデータセットの総合的な評価は、既存の最先端手法に比べて2.9%の大幅な改善を示している。

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