論文の概要: Seeing Through the Blur: Unlocking Defocus Maps for Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.23289v1
• Date: Sat, 27 Sep 2025 13:02:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.142343
• Title: Seeing Through the Blur: Unlocking Defocus Maps for Deepfake Detection
• Title（参考訳）: ディープフェイク検出のためのデフォーカスマップのロック解除
• Authors: Minsun Jeon, Simon S. Woo,
• Abstract要約: 生成AIは、フォトリアリスティックな合成画像の大量生成を可能にし、本物と制作されたビジュアルコンテンツの境界を曖昧にした。 本稿では,物理的に解釈可能なディープフェイク検出フレームワークを提案する。 我々は,デフォーカスに基づく検出パイプラインと解釈可能性ツールを,メディア法医学における現在進行中の研究に有意義に貢献することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.079338164502634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid advancement of generative AI has enabled the mass production of photorealistic synthetic images, blurring the boundary between authentic and fabricated visual content. This challenge is particularly evident in deepfake scenarios involving facial manipulation, but also extends to broader AI-generated content (AIGC) cases involving fully synthesized scenes. As such content becomes increasingly difficult to distinguish from reality, the integrity of visual media is under threat. To address this issue, we propose a physically interpretable deepfake detection framework and demonstrate that defocus blur can serve as an effective forensic signal. Defocus blur is a depth-dependent optical phenomenon that naturally occurs in camera-captured images due to lens focus and scene geometry. In contrast, synthetic images often lack realistic depth-of-field (DoF) characteristics. To capture these discrepancies, we construct a defocus blur map and use it as a discriminative feature for detecting manipulated content. Unlike RGB textures or frequency-domain signals, defocus blur arises universally from optical imaging principles and encodes physical scene structure. This makes it a robust and generalizable forensic cue. Our approach is supported by three in-depth feature analyses, and experimental results confirm that defocus blur provides a reliable and interpretable cue for identifying synthetic images. We aim for our defocus-based detection pipeline and interpretability tools to contribute meaningfully to ongoing research in media forensics. The implementation is publicly available at: https://github.com/irissun9602/Defocus-Deepfake-Detection
• Abstract（参考訳）: 生成AIの急速な進歩により、フォトリアリスティック合成画像の大量生産が可能となり、本物と制作された視覚コンテンツの境界が曖昧になった。 この課題は、顔の操作を含むディープフェイクシナリオでは特に顕著だが、完全に合成されたシーンを含むAIGC(AIGC)ケースにも拡張されている。 このようなコンテンツは現実と区別するのがますます難しくなっているため、ビジュアルメディアの完全性は脅威にさらされている。 この問題に対処するために、物理的に解釈可能なディープフェイク検出フレームワークを提案し、デフォーカスブラーが効果的な法医学的信号として機能することを実証する。 Defocus blur(デフォーカスぼけ)は、レンズ焦点とシーン幾何学により、カメラが捉えた画像に自然に発生する、深度に依存した光学現象である。 対照的に、合成画像は現実的な深度(DoF)特性を欠いていることが多い。 これらの不一致を捉えるために,デフォーカスのぼかしマップを構築し,操作内容を検出するための識別的特徴として利用する。 RGBテクスチャや周波数領域信号とは異なり、デフォーカスブラーは光学画像の原理から普遍的に発生し、物理的シーン構造を符号化する。 これにより、堅牢で一般化可能な法医学的キューとなる。 提案手法は,3つの詳細な特徴分析によって支持され,実験結果から,デフォーカスブラーが合成画像の識別に信頼性があり,解釈可能な手がかりとなることが確認された。 我々は,デフォーカスに基づく検出パイプラインと解釈可能性ツールを,メディア法医学における現在進行中の研究に有意義に貢献することを目的としている。 実装は、https://github.com/irissun9602/Defocus-Deepfake-Detectionで公開されている。

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