論文の概要: DCMorph: Face Morphing via Dual-Stream Cross-Attention Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.21627v1
• Date: Thu, 23 Apr 2026 12:46:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-24 14:40:06.498647
• Title: DCMorph: Face Morphing via Dual-Stream Cross-Attention Diffusion
• Title（参考訳）: DCMorph:デュアルストリームクロスアテンション拡散による顔形態変化
• Authors: Tahar Chettaoui, Eduarda Caldeira, Guray Ozgur, Raghavendra Ramachandra, Fadi Boutros, Naser Damer,
• Abstract要約: DCMorphは二重ストリーム拡散に基づくモーフィングフレームワークであり、同一条件と潜在空間の両方で同時に動作する。 4つの最先端の顔認識システムにおける脆弱性解析により、DCMorphが攻撃成功率が最も高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.93461399363413
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Advancing face morphing attack techniques is crucial to anticipate evolving threats and develop robust defensive mechanisms for identity verification systems. This work introduces DCMorph, a dual-stream diffusion-based morphing framework that simultaneously operates at both identity conditioning and latent space levels. Unlike image-level methods suffering from blending artifacts or GAN-based approaches with limited reconstruction fidelity, DCMorph leverages identity-conditioned latent diffusion models through two mechanisms: (1) decoupled cross-attention interpolation that injects identity-specific features from both source faces into the denoising process, enabling explicit dual-identity conditioning absent in existing diffusion-based methods, and (2) DDIM inversion with spherical interpolation between inverted latent representations from both source faces, providing geometrically consistent initial latent representation that preserves structural attributes. Vulnerability analyses across four state-of-the-art face recognition systems demonstrate that DCMorph achieves the highest attack success rates compared to existing methods at both operational thresholds, while remaining challenging to detect by current morphing attack detection solutions.
• Abstract（参考訳）: フェースモーフィング攻撃技術の普及は、進化する脅威を予測し、アイデンティティ認証システムのための堅牢な防御メカニズムを開発するために不可欠である。 この研究は、DCMorphを導入している。DCMorphは二重ストリーム拡散に基づくモーフィングフレームワークで、同一条件と潜在空間の両方で同時に動作する。 ブレンディングアーティファクトやGANベースのアプローチと異なり、DCMorphは、2つのメカニズムを通じてアイデンティティ条件付き潜伏拡散モデルを利用する。(1) 両者の音源面から同一性固有の特徴を注入する非結合型クロスアテンション補間、既存の拡散ベース法にはない明示的な二重同一性条件の実現、(2) DDIMのインバージョンは、両方の音源面から反転した潜伏表現の間で球形補間を行い、構造的特性を保った幾何的に一貫した初期潜伏表現を提供する。 4つの最先端顔認識システムにおける脆弱性解析により、DCMorphは、既存の方法と比較して、両方の操作しきい値における攻撃成功率が最も高く、かつ、現在の変態攻撃検出ソリューションによる検出は困難であることが示された。

関連論文リスト

• Latent Shadows: The Gaussian-Discrete Duality in Masked Diffusion [22.034770068249063]
  マスク付き離散拡散は、トークンをマスク状態に反復的に劣化させる高品質言語モデリングにおいて支配的なパラダイムである。 拡散双対性は一様模型に対する決定論的蒸留を可能にするが、これらのアプローチは一般にマスク付き模型を過小評価し、複素積分作用素に依存する。 我々は、この双対性を利用する原理的フレームワークであるMasked Consistency Distillation (MCD)を導入し、数値ODEソルバをバイパスする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-31T16:00:46Z)
• Double Helix Diffusion for Cross-Domain Anomaly Image Generation [47.093354259479234]
  本稿ではDH-Diff(Double Helix Diffusion)について紹介する。DH-Diffは高忠実度異常画像と画素レベルのアノテーションマスクを同時に合成する新しいクロスドメイン生成フレームワークである。 DH-Diffは二重ヘリックスにインスパイアされたユニークなアーキテクチャを採用し、特徴分離、接続、マージのために異なるモジュールをサイクリングする。 大規模な実験により、DH-Diffは多様性と信頼性において最先端の手法を著しく上回り、下流異常検出性能は大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-16T08:06:07Z)
• Robust ID-Specific Face Restoration via Alignment Learning [14.7430941613282]
  本稿では,拡散モデルに基づく新しい顔復元フレームワークであるRobust ID-Specific Face Restoration (RIDFR)を提案する。 RIDFRにはアライメント・ラーニング(Alignment Learning)が組み込まれており、複数の参照からの復元結果を同一のアイデンティティと整合させて、ID非関連顔のセマンティクスの干渉を抑制する。 実験により、我々のフレームワークは最先端の手法よりも優れており、高品質なID固有の結果を高いアイデンティティの忠実度で再現し、強靭性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-15T03:16:12Z)
• StealthDiffusion: Towards Evading Diffusion Forensic Detection through Diffusion Model [62.25424831998405]
  StealthDiffusionは、AI生成した画像を高品質で受け入れがたい敵の例に修正するフレームワークである。 ホワイトボックスとブラックボックスの設定の両方で有効であり、AI生成した画像を高品質な敵の偽造に変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-11T01:22:29Z)
• Adv-Diffusion: Imperceptible Adversarial Face Identity Attack via Latent Diffusion Model [61.53213964333474]
  本稿では,生の画素空間ではなく,潜在空間における非知覚的対角的アイデンティティ摂動を生成できる統一的なフレームワークAdv-Diffusionを提案する。 具体的には,周囲のセマンティックな摂動を生成するために,個人性に敏感な条件付き拡散生成モデルを提案する。 設計された適応強度に基づく対向摂動アルゴリズムは、攻撃の伝達性とステルス性の両方を確保することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T15:25:23Z)
• D-SCo: Dual-Stream Conditional Diffusion for Monocular Hand-Held Object Reconstruction [74.49121940466675]
  モノクローナルハンドヘルドオブジェクト再構成のためのCentroid-fixed dual-stream conditionalfusionを導入する。 まず、対象のセントロイドがずれることを避けるために、手動制約付きセントロイド固定パラダイムを用いる。 第2に、意味的および幾何学的に手動物体の相互作用をモデル化するための二重ストリームデノイザを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-23T20:14:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。