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SIDA: Social Media Image Deepfake Detection, Localization and Explanation with Large Multimodal Model

Created by
  • Haebom

저자

Zhenglin Huang, Jinwei Hu, Xiangtai Li, Yiwei He, Xingyu Zhao, Bei Peng, Baoyuan Wu, Xiaowei Huang, Guangliang Cheng

개요

본 논문은 생성 모델의 발전으로 인한 가짜 이미지 확산 문제를 해결하기 위해 대규모 다양한 소셜 미디어용 딥페이크 탐지 데이터셋 SID-Set을 제시합니다. SID-Set은 300,000개의 AI 생성/변조 및 진짜 이미지를 포함하며, 다양한 종류의 완전 합성 및 변조 이미지를 제공합니다. 또한, 대규모 다중 모달 모델을 활용한 새로운 이미지 딥페이크 탐지, 위치 확인 및 설명 프레임워크 SIDA를 제안합니다. SIDA는 이미지의 진위 여부를 판별하고, 변조된 영역을 마스크 예측을 통해 구분하며, 모델의 판단 기준에 대한 텍스트 설명을 제공합니다. 실험 결과, SIDA는 다양한 설정에서 최첨단 딥페이크 탐지 모델보다 우수한 성능을 달성했습니다. 코드, 모델 및 데이터셋은 공개될 예정입니다.

시사점, 한계점

시사점:
대규모 다양한 소셜 미디어용 딥페이크 탐지 데이터셋 SID-Set을 제공하여 딥페이크 탐지 연구에 기여.
딥페이크 탐지, 위치 확인 및 설명 기능을 모두 제공하는 SIDA 프레임워크 제시.
SIDA는 기존 최첨단 모델보다 우수한 성능을 보임.
코드, 모델 및 데이터셋 공개를 통해 연구의 재현성 및 확장성 확보.
한계점:
SID-Set의 범용성 및 일반화 성능에 대한 추가 검증 필요.
SIDA의 설명 가능성에 대한 심층적인 분석 필요.
실제 소셜 미디어 환경에서의 성능 평가 부족.
새로운 딥페이크 생성 기법에 대한 적응력 검증 필요.
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