論文の概要: GIFGuard: Proactive Forensics against Deepfakes in Facial GIFs via Spatiotemporal Watermarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.26519v1
• Date: Wed, 29 Apr 2026 10:37:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-30 15:59:36.359695
• Title: GIFGuard: Proactive Forensics against Deepfakes in Facial GIFs via Spatiotemporal Watermarking
• Title（参考訳）: GIFGuard:時空間透かしによる顔GIFのディープフェイクに対する前向きな法医学
• Authors: Shupeng Che, Zhiqing Guo, Changtao Miao, Dan Ma, Gaobo Yang,
• Abstract要約: GIFGuardはGIFのプロアクティブな法医学用に作られた最初の透かしフレームワークだ。 グローバルに一貫性のある時間的依存関係をキャプチャするために、適応的なチャネル再校正を備えた3D畳み込みバックボーンを使用している。 GIFGuardは、ディープフェイクに対して高忠実な視覚的品質と顕著なパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.893229921894672
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid evolution of deepfake technology poses an unprecedented threat to the authenticity of Graphics Interchange Format (GIF) imagery, which serves as a representative of short-loop temporal media in social networks. However, existing proactive forensics works are designed for static images, which limits their applicability to animated GIFs. To bridge this gap, we propose GIFGuard, the first spatiotemporal watermarking framework tailored for deepfake proactive forensics in GIFs. In the embedding stage, we propose the Spatiotemporal Adaptive Residual Encoder (STARE) to ensure robustness against high-level semantic tampering. It employs a 3D convolutional backbone with adaptive channel recalibration to capture globally coherent temporal dependencies. In the extraction stage, we design the Deep Integrity Restoration Decoder (DIRD). It utilizes a spatiotemporal hourglass architecture equipped with 3D attention to restore latent features, allowing for the accurate extraction of watermark signals even under severe facial manipulation. Furthermore, we construct GIFfaces, the first large-scale benchmark dataset curated for GIF proactive forensics to facilitate research in this domain. Extensive results show that GIFGuard achieves high-fidelity visual quality and remarkable robustness performance against deepfakes. Related code and dataset will be released.
• Abstract（参考訳）: ディープフェイク技術の急速な進化は、ソーシャルネットワークにおける短ループの一時的なメディアの代表として機能するグラフィクス・インターチェンジ・フォーマット(GIF)画像の信頼性に前例のない脅威をもたらす。 しかし、既存のプロアクティブな鑑定作業は静的な画像のために設計されており、アニメーションGIFへの適用性が制限されている。 このギャップを埋めるためにGIFGuardを提案する。 組込み段階では,高レベルのセマンティックテーパーに対するロバスト性を確保するために,時空間適応残差エンコーダ(STARE)を提案する。 グローバルに一貫性のある時間的依存関係をキャプチャするために、適応的なチャネル再校正を備えた3D畳み込みバックボーンを使用している。 抽出段階では、Deep Integrity Restoration Decoder (DIRD) を設計する。 3次元の注意を付加した時空間時計アーキテクチャを用いて潜伏した特徴を復元し、顔の厳しい操作下でも正確な透かし信号の抽出を可能にする。 さらに,この領域での研究を容易にするために,GIFプロアクティブ法医学のためにキュレートされた最初の大規模ベンチマークデータセットであるGIFfacesを構築した。 その結果,GIFGuardは高精細な視覚的品質と,ディープフェイクに対する顕著な堅牢性を実現していることがわかった。 関連するコードとデータセットがリリースされる。

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