論文の概要: Towards Generalized Proactive Defense against Face Swapping with Contour-Hybrid Watermark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19081v2
• Date: Tue, 27 May 2025 14:08:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-28 14:37:20.070421
• Title: Towards Generalized Proactive Defense against Face Swapping with Contour-Hybrid Watermark
• Title（参考訳）: 輪郭ハイブリッド透かしを用いた顔スワッピングに対する汎用的前向き防御に向けて
• Authors: Ruiyang Xia, Dawei Zhou, Decheng Liu, Lin Yuan, Jie Li, Nannan Wang, Xinbo Gao,
• Abstract要約: 顔の交換は、プライバシーとセキュリティの懸念として認識されており、かなりの防衛研究を引き起こしている。 未知の顔交換技術に対して積極的に透かしを埋め込む。 本手法は,トレーニング中のスワップ技術や大規模メッセージの保存を必要とせず,顔スワップ検出を一般化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.46745812744064
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Face swapping, recognized as a privacy and security concern, has prompted considerable defensive research. With the advancements in AI-generated content, the discrepancies between the real and swapped faces have become nuanced. Considering the difficulty of forged traces detection, we shift the focus to the face swapping purpose and proactively embed elaborate watermarks against unknown face swapping techniques. Given that the constant purpose is to swap the original face identity while preserving the background, we concentrate on the regions surrounding the face to ensure robust watermark generation, while embedding the contour texture and face identity information to achieve progressive image determination. The watermark is located in the facial contour and contains hybrid messages, dubbed the contour-hybrid watermark (CMark). Our approach generalizes face swapping detection without requiring any swapping techniques during training and the storage of large-scale messages in advance. Experiments conducted across 8 face swapping techniques demonstrate the superiority of our approach compared with state-of-the-art passive and proactive detectors while achieving a favorable balance between the image quality and watermark robustness.
• Abstract（参考訳）: 顔の交換は、プライバシーとセキュリティの懸念として認識されており、かなりの防衛研究を引き起こしている。 AI生成コンテンツの進歩に伴い、実際の顔とスワップされた顔の相違は曖昧になっている。 偽トレース検出の難しさを考慮し、顔交換目的に焦点を移し、未知の顔交換技術に対する精巧な透かしを積極的に埋め込む。 背景を保存しながら元の顔のアイデンティティを置き換えることが一定の目的であることを考えると、輪郭テクスチャと顔のアイデンティティ情報を埋め込んでプログレッシブな画像判定を実現しつつ、堅牢な透かし生成を確保するために、顔を取り巻く領域に集中する。 透かしは顔輪郭に位置し、輪郭ハイブリッド透かし(CMark)と呼ばれるハイブリッドメッセージを含んでいる。 本手法は,トレーニング中のスワップ技術や大規模メッセージの保存を必要とせず,顔スワップ検出を一般化する。 8面スワップ技術を用いて行った実験は,画像品質と透かしの堅牢性とのバランスを良好に保ちつつ,最先端の受動型・能動型検出器と比較して,我々のアプローチの優位性を示した。

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