論文の概要: Aletheia: Physics-Conditioned Localized Artifact Attention (PhyLAA-X) for End-to-End Generalizable and Robust Deepfake Video Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.16486v1
• Date: Mon, 13 Apr 2026 08:14:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-21 21:52:52.021446
• Title: Aletheia: Physics-Conditioned Localized Artifact Attention (PhyLAA-X) for End-to-End Generalizable and Robust Deepfake Video Detection
• Title（参考訳）: Aletheia: エンド・ツー・エンドの一般化とロバストなディープフェイクビデオ検出のための物理条件による局所的アーティファクト注意(PhyLAA-X)
• Authors: Devendra Ghori,
• Abstract要約: 局所的アーティファクト注意(LAA-X)を物理条件で拡張したPhyLAAA-Xについて紹介する。 PhyLAA-Xは、光フローカール、スペクトル反射、空間的上昇をLAA-Xの注意に注入する。 これによりネットワークはセマンティックな矛盾や物理的違反が共起する境界を学習せざるを得なくなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State-of-the-art deepfake detectors achieve near-perfect in-domain accuracy yet degrade under cross-generator shifts, heavy compression, and adversarial perturbations. The core limitation remains the decoupling of semantic artifact learning from physical invariants: optical-flow discontinuities, specular-reflection inconsistencies, and cardiac-modulated reflectance (rPPG) are treated either as post-hoc features or ignored. We introduce PhyLAA-X, a novel physics-conditioned extension of Localized Artifact Attention (LAA-X). PhyLAA-X injects three end-to-end differentiable physics-derived feature volumes - optical-flow curl, specular-reflectance skewness, and spatially-upsampled rPPG power spectra - directly into the LAA-X attention computation via cross-attention gating and a resonance consistency loss. This forces the network to learn manipulation boundaries where semantic inconsistencies and physical violations co-occur - regions inherently harder for generative models to replicate consistently. PhyLAA-X is embedded across an efficient spatiotemporal ensemble (EfficientNet-B4+BiLSTM, ResNeXt-101+Transformer, Xception+causal Conv1D) with uncertainty-aware adaptive weighting. On FaceForensics++ (c23), Aletheia reaches 97.2% accuracy / 0.992 AUC-ROC; on Celeb-DF v2, 94.9% / 0.981; on DFDC, 90.8% / 0.966 - outperforming the strongest published baseline (LAA-Net [1]) by 4.1-7.3% in cross-generator settings and maintaining 79.4% accuracy under epsilon = 0.02 PGD-10 attacks. Single-backbone ablations confirm PhyLAA-X alone delivers a 4.2% cross-dataset AUC gain. The full production system is open-sourced at https://github.com/devghori1264/Aletheia (v1.2, April 2026) with pretrained weights, the adversarial corpus (referred to as ADC-2026 in this work), and complete reproducibility artifacts.
• Abstract（参考訳）: 最先端のディープフェイク検出器は、クロスジェネレータシフト、重い圧縮、対向的な摂動の下でほぼ完璧なドメイン内精度を達成する。 光-流れの不連続性、分光-反射不整合、心変調反射(rPPG)はポストホックの特徴として扱われるか無視される。 我々はPhyLAA-Xを紹介した。これは新しい物理条件付き局所的アーティファクト注意(LAA-X)の拡張である。 PhyLAA-Xは、光学フローカール、スペクトル反射歪、空間的に増幅されたrPPGパワースペクトルの3つのエンド・ツー・エンドの物理起源の特徴ボリュームを、相互アテンションゲーティングと共振整合損失によって直接LAA-Xアテンション計算に注入する。 これにより、ネットワークは、意味的不整合と物理的違反が共起する領域である操作境界を学習せざるを得ない。 PhyLAA-X は効率的な時空間アンサンブル (EfficientNet-B4+BiLSTM, ResNeXt-101+Transformer, Xception+causal Conv1D) に埋め込まれ、不確実性を認識した適応重み付けを行う。 FaceForensics++ (c23)では、Aletheiaは97.2%の精度/0.992のAUC-ROC、Celeb-DF v2, 94.9% / 0.981、DFDCでは90.8% / 0.966に達する。 シングルバックのアブリゲーションにより、PhyLAA-Xだけで4.2%のAUCゲインが得られる。 完全な生産システムはhttps://github.com/devghori1264/Aletheia (v1.2, April 2026)でオープンソース化され、事前訓練された重量、対向コーパス(この作品ではADC-2026)、再現性のあるアーティファクトが完成している。

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