論文の概要: MFFI: Multi-Dimensional Face Forgery Image Dataset for Real-World Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.05592v1
• Date: Sat, 06 Sep 2025 04:36:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-09 14:07:03.600737
• Title: MFFI: Multi-Dimensional Face Forgery Image Dataset for Real-World Scenarios
• Title（参考訳）: MFFI:実世界シナリオのための多次元顔偽画像データセット
• Authors: Changtao Miao, Yi Zhang, Man Luo, Weiwei Feng, Kaiyuan Zheng, Qi Chu, Tao Gong, Jianshu Li, Yunfeng Diao, Wei Zhou, Joey Tianyi Zhou, Xiaoshuai Hao,
• Abstract要約: 実世界のシナリオに適した多次元顔偽画像(textbfMFFI)データセットを提案する。 MFFIは, より広いフォージェリー手法, 2) 潜伏した顔シーン, 3) 多様化された認証データ, 4) マルチレベル劣化操作の4つの戦略次元に基づいてリアリズムを強化する。 ベンチマーク評価の結果、MFFIはシーンの複雑さ、クロスドメインの一般化能力、検出難易度勾配などの観点から、既存の公開データセットよりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.87612820699948
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Rapid advances in Artificial Intelligence Generated Content (AIGC) have enabled increasingly sophisticated face forgeries, posing a significant threat to social security. However, current Deepfake detection methods are limited by constraints in existing datasets, which lack the diversity necessary in real-world scenarios. Specifically, these data sets fall short in four key areas: unknown of advanced forgery techniques, variability of facial scenes, richness of real data, and degradation of real-world propagation. To address these challenges, we propose the Multi-dimensional Face Forgery Image (\textbf{MFFI}) dataset, tailored for real-world scenarios. MFFI enhances realism based on four strategic dimensions: 1) Wider Forgery Methods; 2) Varied Facial Scenes; 3) Diversified Authentic Data; 4) Multi-level Degradation Operations. MFFI integrates $50$ different forgery methods and contains $1024K$ image samples. Benchmark evaluations show that MFFI outperforms existing public datasets in terms of scene complexity, cross-domain generalization capability, and detection difficulty gradients. These results validate the technical advance and practical utility of MFFI in simulating real-world conditions. The dataset and additional details are publicly available at {https://github.com/inclusionConf/MFFI}.
• Abstract（参考訳）: 人工知能生成コンテンツ(AIGC)の急速な進歩は、ますます洗練された顔の偽造を可能にし、社会保障に重大な脅威をもたらしている。 しかし、現在のDeepfake検出方法は、既存のデータセットの制約によって制限されている。 具体的には、これらのデータセットは、高度な偽造技法の未知、顔の変動性、実際のデータの豊かさ、現実世界の伝播の劣化の4つの重要な領域で不足している。 これらの課題に対処するために,実世界のシナリオに適した多次元顔偽画像(\textbf{MFFI})データセットを提案する。 MFFIは4つの戦略次元に基づくリアリズムを強化する。 1) より広範な偽造方法 2)潜伏した顔のシーン 3) 認証データの多様化 4)多段劣化運転 MFFIは50ドルの異なる偽造メソッドを統合し、画像サンプルは1024Kドルである。 ベンチマーク評価の結果、MFFIはシーンの複雑さ、クロスドメインの一般化能力、検出難易度勾配などの観点から、既存の公開データセットよりも優れていた。 これらの結果は,実環境シミュレーションにおけるMFFIの技術的進歩と実用性を検証するものである。 データセットと追加の詳細は、https://github.com/inclusionConf/MFFI}で公開されている。

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