論文の概要: LayLens: Improving Deepfake Understanding through Simplified Explanations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.10066v2
- Date: Tue, 12 Aug 2025 14:34:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-13 14:32:16.095251
- Title: LayLens: Improving Deepfake Understanding through Simplified Explanations
- Title（参考訳）: LayLens: 説明の簡略化によるディープフェイク理解の改善
- Authors: Abhijeet Narang, Parul Gupta, Liuyijia Su, Abhinav Dhall,
- Abstract要約: LayLensは、すべての教育的バックグラウンドのユーザにとって、ディープフェイクの理解を容易にするためのツールだ。
このインタフェースは、技術的・日常的な説明と、アップロードされた画像と再構成された画像の並べ比較を提供する。
15人の参加者によるユーザスタディによると、単純化された説明は明瞭さを著しく改善し、認知負荷を低減し、多くのユーザはディープフェイクの識別に対する自信を高めている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.082884517657159
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This demonstration paper presents $\mathbf{LayLens}$, a tool aimed to make deepfake understanding easier for users of all educational backgrounds. While prior works often rely on outputs containing technical jargon, LayLens bridges the gap between model reasoning and human understanding through a three-stage pipeline: (1) explainable deepfake detection using a state-of-the-art forgery localization model, (2) natural language simplification of technical explanations using a vision-language model, and (3) visual reconstruction of a plausible original image via guided image editing. The interface presents both technical and layperson-friendly explanations in addition to a side-by-side comparison of the uploaded and reconstructed images. A user study with 15 participants shows that simplified explanations significantly improve clarity and reduce cognitive load, with most users expressing increased confidence in identifying deepfakes. LayLens offers a step toward transparent, trustworthy, and user-centric deepfake forensics.
- Abstract（参考訳）: このデモペーパーは、すべての教育的バックグラウンドのユーザにとって、ディープフェイク理解を容易にするためのツールである$\mathbf{LayLens}$を提示する。
先行研究は技術ジャーゴンを含む出力に依存しているが、レイレンスはモデル推論と人間の理解のギャップを3段階のパイプラインで埋める:(1)最先端のフォージェリーローカライゼーションモデルを用いた説明可能なディープフェイク検出、(2)視覚言語モデルを用いた技術説明の単純化、(3)ガイド付き画像編集による可視画像の視覚的再構成。
このインタフェースは、技術的・日常的な説明と、アップロードされた画像と再構成された画像の並べ比較を提供する。
15人の参加者によるユーザスタディによると、単純化された説明は明瞭さを著しく改善し、認知負荷を低減し、多くのユーザはディープフェイクの識別に対する自信を高めている。
LayLensは、透明で、信頼できる、そしてユーザー中心のディープフェイク法医学への一歩を踏み出した。
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