論文の概要: Exploring Specular Reflection Inconsistency for Generalizable Face Forgery Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.06452v1
• Date: Fri, 06 Feb 2026 07:27:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-09 22:18:26.281367
• Title: Exploring Specular Reflection Inconsistency for Generalizable Face Forgery Detection
• Title（参考訳）: 一般化可能な顔偽造検出のための特異反射不整合の探索
• Authors: Hongyan Fei, Zexi Jia, Chuanwei Huang, Jinchao Zhang, Jie Zhou,
• Abstract要約: 空間的特徴と周波数的特徴に依存した偽造検出アプローチは、高品質で完全に合成された偽造に対して限られた有効性を示す。 本稿では,複雑な物理法則によって支配される顔の属性を本質的に複製することが困難であることを示す。 本稿では,Retinex理論に基づく高速かつ高精度な顔テクスチャ推定手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.84334069614374
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Detecting deepfakes has become increasingly challenging as forgery faces synthesized by AI-generated methods, particularly diffusion models, achieve unprecedented quality and resolution. Existing forgery detection approaches relying on spatial and frequency features demonstrate limited efficacy against high-quality, entirely synthesized forgeries. In this paper, we propose a novel detection method grounded in the observation that facial attributes governed by complex physical laws and multiple parameters are inherently difficult to replicate. Specifically, we focus on illumination, particularly the specular reflection component in the Phong illumination model, which poses the greatest replication challenge due to its parametric complexity and nonlinear formulation. We introduce a fast and accurate face texture estimation method based on Retinex theory to enable precise specular reflection separation. Furthermore, drawing from the mathematical formulation of specular reflection, we posit that forgery evidence manifests not only in the specular reflection itself but also in its relationship with corresponding face texture and direct light. To address this issue, we design the Specular-Reflection-Inconsistency-Network (SRI-Net), incorporating a two-stage cross-attention mechanism to capture these correlations and integrate specular reflection related features with image features for robust forgery detection. Experimental results demonstrate that our method achieves superior performance on both traditional deepfake datasets and generative deepfake datasets, particularly those containing diffusion-generated forgery faces.
• Abstract（参考訳）: AIが生成する手法、特に拡散モデルによって合成される偽の顔が、前例のない品質と解像度を達成するにつれ、ディープフェイクの検出はますます困難になっている。 既存のフォージェリー検出アプローチは、空間的特徴と周波数的特徴に依存しており、高品質で完全に合成されたフォージェリーに対して限られた効果を示す。 本稿では,複雑な物理法則と複数のパラメータによって支配される顔の属性が本質的に複製することが困難であることを示す。 具体的には、パラメトリックな複雑さと非線形な定式化による最大の複製課題となるPong照明モデルの照明、特にスペクトル反射成分に焦点を当てる。 本稿では,Retinex理論に基づく高速かつ高精度な顔テクスチャ推定手法を提案する。 さらに、鏡面反射の数学的定式化から、偽の証拠は鏡面反射自体だけでなく、対応する顔のテクスチャや直接光との関係にも現れると仮定する。 この問題に対処するため,SRI-Net(Specular-Reflection-Inconsistency-Network)の設計を行った。 実験結果から,本手法は従来のディープフェイク・データセットと生成ディープフェイク・データセット,特に拡散生成フォージェリー・フェースを含むディープフェイク・データセットに優れた性能を示すことが示された。

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