論文の概要: TruthLens:A Training-Free Paradigm for DeepFake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15342v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 15:41:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:25:29.295384
• Title: TruthLens:A Training-Free Paradigm for DeepFake Detection
• Title（参考訳）: TruthLens:ディープフェイク検出のためのトレーニングフリーパラダイム
• Authors: Ritabrata Chakraborty, Rajatsubhra Chakraborty, Ali Khaleghi Rahimian, Thomas MacDougall,
• Abstract要約: 本稿では,視覚的質問応答(VQA)タスクとしてディープフェイク検出を再定義するトレーニングフリーフレームワークであるTruthLensを紹介する。 TruthLensは最先端の大規模視覚言語モデル(LVLM)を使用して視覚的アーティファクトを観察し記述する。 マルチモーダルアプローチを採用することで、TruthLensは視覚的および意味論的推論をシームレスに統合し、イメージをリアルまたはフェイクとして分類するだけでなく、解釈可能な説明を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.64982780843177
• License:
• Abstract: The proliferation of synthetic images generated by advanced AI models poses significant challenges in identifying and understanding manipulated visual content. Current fake image detection methods predominantly rely on binary classification models that focus on accuracy while often neglecting interpretability, leaving users without clear insights into why an image is deemed real or fake. To bridge this gap, we introduce TruthLens, a novel training-free framework that reimagines deepfake detection as a visual question-answering (VQA) task. TruthLens utilizes state-of-the-art large vision-language models (LVLMs) to observe and describe visual artifacts and combines this with the reasoning capabilities of large language models (LLMs) like GPT-4 to analyze and aggregate evidence into informed decisions. By adopting a multimodal approach, TruthLens seamlessly integrates visual and semantic reasoning to not only classify images as real or fake but also provide interpretable explanations for its decisions. This transparency enhances trust and provides valuable insights into the artifacts that signal synthetic content. Extensive evaluations demonstrate that TruthLens outperforms conventional methods, achieving high accuracy on challenging datasets while maintaining a strong emphasis on explainability. By reframing deepfake detection as a reasoning-driven process, TruthLens establishes a new paradigm in combating synthetic media, combining cutting-edge performance with interpretability to address the growing threats of visual disinformation.
• Abstract（参考訳）: 高度なAIモデルによって生成された合成画像の拡散は、操作された視覚的コンテンツを識別し理解する上で大きな課題となる。 現在の偽画像検出方法は、多くの場合、解釈可能性を無視しながら精度に重点を置くバイナリ分類モデルに大きく依存している。 このギャップを埋めるために、視覚的質問応答(VQA)タスクとしてディープフェイク検出を再定義する新しいトレーニングフリーフレームワークであるTruthLensを紹介した。 TruthLensは最先端の大規模視覚言語モデル(LVLM)を使用して視覚的アーティファクトを観察し記述し、GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)の推論能力と組み合わせて、証拠を分析して情報的決定に集約する。 マルチモーダルアプローチを採用することで、TruthLensは視覚的および意味論的推論をシームレスに統合し、イメージをリアルまたはフェイクとして分類するだけでなく、その決定に対する解釈可能な説明を提供する。 この透明性は信頼を高め、合成コンテンツを信号するアーティファクトに関する貴重な洞察を提供する。 大規模な評価では、TrathLensは従来の手法よりも優れており、挑戦的なデータセットに対して高い精度を達成しつつ、説明可能性に強く重点を置いている。 TruthLensは、ディープフェイク検出を推論駆動のプロセスとして再定義することで、最先端のパフォーマンスと解釈可能性を組み合わせた、合成メディアと戦うための新たなパラダイムを確立します。

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