論文の概要: Real-Aware Residual Model Merging for Deepfake Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.24367v1
• Date: Mon, 29 Sep 2025 07:10:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 22:32:19.80667
• Title: Real-Aware Residual Model Merging for Deepfake Detection
• Title（参考訳）: ディープフェイク検出のための実時間残差モデルマージ
• Authors: Jinhee Park, Guisik Kim, Choongsang Cho, Junseok Kwon,
• Abstract要約: ディープフェイクジェネレータは急速に進化し、徹底的なデータ収集と反復的な再訓練が不可能になる。 本稿では,Real-Aware Residual Model Merging (R$2$M)を提案する。 R$2$M はタスクベクトルの低ランク因数分解を通じて共有リアル成分を推定し、各専門家をリアル整列部分とフェイク残基に分解し、階層的なランク切り込みで残基を分解し、タスク毎のノルムマッチングでそれらを集約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.454462278073063
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deepfake generators evolve quickly, making exhaustive data collection and repeated retraining impractical. We argue that model merging is a natural fit for deepfake detection: unlike generic multi-task settings with disjoint labels, deepfake specialists share the same binary decision and differ in generator-specific artifacts. Empirically, we show that simple weight averaging preserves Real representations while attenuating Fake-specific cues. Building upon these findings, we propose Real-aware Residual Model Merging (R$^2$M), a training-free parameter-space merging framework. R$^2$M estimates a shared Real component via a low-rank factorization of task vectors, decomposes each specialist into a Real-aligned part and a Fake residual, denoises residuals with layerwise rank truncation, and aggregates them with per-task norm matching to prevent any single generator from dominating. A concise rationale explains why a simple head suffices: the Real component induces a common separation direction in feature space, while truncated residuals contribute only minor off-axis variations. Across in-distribution, cross-dataset, and unseen-dataset, R$^2$M outperforms joint training and other merging baselines. Importantly, R$^2$M is also composable: when a new forgery family appears, we fine-tune one specialist and re-merge, eliminating the need for retraining.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイクジェネレータは急速に進化し、徹底的なデータ収集と反復的な再訓練が不可能になる。 我々は、モデルマージがディープフェイク検出に自然に適していると主張する。ディスジョイントラベルを持つ一般的なマルチタスク設定とは異なり、ディープフェイクの専門家は同じバイナリ決定を共有し、ジェネレータ固有のアーティファクトが異なる。 実験により,単純なウェイト平均化は実数表現を保ちながら,フェイク固有のキューを減衰させることを示した。 これらの知見に基づいて、トレーニング不要なパラメータ空間マージフレームワークであるReal-Aware Residual Model Merging (R$^2$M)を提案する。 R$^2$M はタスクベクトルの低ランク因数分解によって共有リアルコンポーネントを推定し、各専門家をリアル整列部分とフェイク残基に分解し、階層的なランク切り込みで残基を分解し、タスク毎のノルムマッチングでそれらを集約して、どのジェネレータも支配できないようにする。 実成分は特徴空間において共通の分離方向を誘導し、切り離された残差は小さなオフ軸変化にのみ寄与する。 R$^2$Mは、分散、クロスデータセット、および目に見えないデータセット全体で、ジョイントトレーニングやその他のマージベースラインを上回っている。 重要なことに、R$^2$Mは構成可能であり、新しいフォージェリーファミリーが出現すると、専門家を1人選び、再訓練の必要性を排除して再統合する。

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