論文の概要: ExposeAnyone: Personalized Audio-to-Expression Diffusion Models Are Robust Zero-Shot Face Forgery Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02359v1
• Date: Mon, 05 Jan 2026 18:59:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:23.426239
• Title: ExposeAnyone: Personalized Audio-to-Expression Diffusion Models Are Robust Zero-Shot Face Forgery Detectors
• Title（参考訳）: ExposeAnyone:パーソナライズされた音声対圧縮拡散モデル
• Authors: Kaede Shiohara, Toshihiko Yamasaki, Vladislav Golyanik,
• Abstract要約: ビデオ中のディープフェイクを検出するための完全自己教師型アプローチを提案する。 本モデルでは,拡散再構成誤差を用いて,疑わしい映像とパーソナライズされた被写体との同一性距離を算出する。 本手法は, ボケや圧縮などの汚損に対して極めて堅牢であり, 現実の顔偽造検出への適用性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.45131932883374
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting unknown deepfake manipulations remains one of the most challenging problems in face forgery detection. Current state-of-the-art approaches fail to generalize to unseen manipulations, as they primarily rely on supervised training with existing deepfakes or pseudo-fakes, which leads to overfitting to specific forgery patterns. In contrast, self-supervised methods offer greater potential for generalization, but existing work struggles to learn discriminative representations only from self-supervision. In this paper, we propose ExposeAnyone, a fully self-supervised approach based on a diffusion model that generates expression sequences from audio. The key idea is, once the model is personalized to specific subjects using reference sets, it can compute the identity distances between suspected videos and personalized subjects via diffusion reconstruction errors, enabling person-of-interest face forgery detection. Extensive experiments demonstrate that 1) our method outperforms the previous state-of-the-art method by 4.22 percentage points in the average AUC on DF-TIMIT, DFDCP, KoDF, and IDForge datasets, 2) our model is also capable of detecting Sora2-generated videos, where the previous approaches perform poorly, and 3) our method is highly robust to corruptions such as blur and compression, highlighting the applicability in real-world face forgery detection.
• Abstract（参考訳）: 未知のディープフェイク操作を検出することは、顔偽造検出において最も難しい問題である。 現在の最先端のアプローチは、主に既存のディープフェイクや擬似フェイクによる教師付きトレーニングに依存しており、特定の偽造パターンに過度に適合するので、目に見えない操作に一般化することができない。 対照的に、自己監督的な手法は一般化の可能性が高まるが、既存の作業は自己監督からのみ差別的な表現を学ぶのに苦労している。 本稿では,音声から表現列を生成する拡散モデルに基づく完全自己教師型アプローチであるExposeAnyoneを提案する。 キーとなるアイデアは、モデルが参照セットを使用して特定の被験者にパーソナライズされたら、拡散再構成エラーによって疑わしいビデオとパーソナライズされた被験者の同一性距離を計算し、関心のある顔の偽物検出を可能にすることである。 大規模な実験は 1) 本手法は, DF-TIMIT, DFDCP, KoDF, IDForgeデータセットの平均AUCにおいて, 従来の最先端手法よりも4.22ポイント優れていた。 2)本モデルでは,従来手法が不十分であった Sora2 生成ビデオの検出も可能である。 3) この手法は, ボケや圧縮などの汚損に対して極めて堅牢であり, 現実の顔偽造検出への適用性を強調している。

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