Fugu-MT 論文翻訳(概要): DREAM: A Benchmark Study for Deepfake REalism AssessMent

論文の概要: DREAM: A Benchmark Study for Deepfake REalism AssessMent

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.10053v1
Date: Sat, 11 Oct 2025 06:41:49 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.754272
Title: DREAM: A Benchmark Study for Deepfake REalism AssessMent
Title（参考訳）: DREAM:Deepfake Realism AssessMentのベンチマーク調査
Authors: Bo Peng, Zichuan Wang, Sheng Yu, Xiaochuan Jin, Wei Wang, Jing Dong,
Abstract要約: 本稿では,Deepfake Realism AssessMentの略であるDREAMという総合ベンチマークを提案する。多様な品質のディープフェイクビデオデータセットと、140,000のリアリズムスコアと3500人のアノテーションから得られたテキスト記述を含む大規模なアノテーションで構成されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.366894730959809
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Deep learning based face-swap videos, widely known as deepfakes, have drawn wide attention due to their threat to information credibility. Recent works mainly focus on the problem of deepfake detection that aims to reliably tell deepfakes apart from real ones, in an objective way. On the other hand, the subjective perception of deepfakes, especially its computational modeling and imitation, is also a significant problem but lacks adequate study. In this paper, we focus on the visual realism assessment of deepfakes, which is defined as the automatic assessment of deepfake visual realism that approximates human perception of deepfakes. It is important for evaluating the quality and deceptiveness of deepfakes which can be used for predicting the influence of deepfakes on Internet, and it also has potentials in improving the deepfake generation process by serving as a critic. This paper prompts this new direction by presenting a comprehensive benchmark called DREAM, which stands for Deepfake REalism AssessMent. It is comprised of a deepfake video dataset of diverse quality, a large scale annotation that includes 140,000 realism scores and textual descriptions obtained from 3,500 human annotators, and a comprehensive evaluation and analysis of 16 representative realism assessment methods, including recent large vision language model based methods and a newly proposed description-aligned CLIP method. The benchmark and insights included in this study can lay the foundation for future research in this direction and other related areas.
Abstract（参考訳）: ディープフェイク(Deepfakes)として知られるディープラーニングベースのフェイススワップビデオは、情報信頼性に対する脅威から広く注目を集めている。最近の研究は、主に、実際のものと異なるディープフェイクを客観的に確実に伝えることを目的としたディープフェイク検出の問題に焦点を当てている。一方、ディープフェイクの主観的知覚、特に計算モデルと模倣は重要な問題であるが、十分な研究は欠如している。本稿では、ディープフェイクの人間の知覚を近似したディープフェイク視覚リアリズムの自動評価として定義されるディープフェイクの視覚リアリズム評価に焦点を当てる。インターネット上でのディープフェイクの影響を予測できるディープフェイクの品質と偽造性を評価する上でも重要であり、また批評家として機能することでディープフェイク生成プロセスを改善する可能性も持っている。本稿では,Deepfake Realism AssessMentの略であるDREAMという総合的なベンチマークを提示することによって,この新たな方向性を推し進める。多様な品質のディープフェイクビデオデータセットと、3500人のアノテータから得られた14000のリアリズムスコアとテキスト記述を含む大規模アノテーションと、最近の大規模視覚言語モデルに基づく手法と新たに提案された記述整合CLIP法を含む16の代表的なリアリズム評価手法の総合評価と分析からなる。この研究に含まれるベンチマークと洞察は、この方向や他の関連分野における将来の研究の基盤となる可能性がある。

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