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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 소셜 미디어에서의 딥페이크 이미지 확산으로 인한 정보 오류 확산의 심각성을 다루며, 이를 해결하기 위한 새로운 데이터셋과 탐지 모델을 제안합니다. 30만 개 이상의 AI 생성/변조 이미지와 진짜 이미지를 포함하는 대규모 다양한 소셜 미디어 이미지 탐지 데이터셋(SID-Set)을 소개합니다. 또한, 이미지의 진위 여부를 판별하고 변조 영역을 식별하며 모델 판단 기준에 대한 텍스트 설명을 제공하는 새로운 딥페이크 탐지, 위치 파악 및 설명 프레임워크인 SIDA(Social media Image Detection, localization, and explanation Assistant)를 제시합니다. SIDA는 기존 최첨단 모델보다 우수한 성능을 보이며, 코드, 모델, 데이터셋을 공개할 예정입니다.

시사점, 한계점

시사점:
대규모 다양한 소셜 미디어 딥페이크 탐지 데이터셋(SID-Set) 제공
딥페이크 이미지 탐지, 위치 파악, 설명을 통합한 SIDA 프레임워크 제안
기존 모델 대비 우수한 성능을 보이는 SIDA 모델의 성능 검증
코드, 모델, 데이터셋 공개를 통한 연구 활성화
한계점:
SID-Set의 다양성 및 현실성에 대한 추가적인 검증 필요
SIDA 모델의 일반화 성능에 대한 추가적인 연구 필요
실제 소셜 미디어 환경에서의 SIDA 모델 성능 평가 필요
SIDA 모델의 설명 가능성에 대한 심층적인 분석 필요
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