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When Deepfakes Look Real: Detecting AI-Generated Faces with Unlabeled Data due to Annotation Challenges

Created by
  • Haebom

作者

Zhiqiang Yang, Renshuai Tao, Xiaolong Zheng, Guodong Yang, Chunjie Zhang

概要

本論文では、従来のディープフェイク検出方法のLimitationsであるラベリングデータ依存性を克服するために、大規模な非標識データを活用するDual-Path Guidance Network(DPGNet)を提案します。ディープフェイク画像と実際の画像の区別が困難になるという現実を考慮して、異なる生成モデル間のドメインギャップを解消し、非表紙データを効果的に活用することに焦点を当てます。 DPGNetは、テキストベースのクロスドメインソートモジュールとカリキュラムベースの疑似ラベル生成モジュールを介してこの問題を解決し、クロスドメイン知識蒸留による忘却の問題を防ぎます。 11の代表的なデータセットを使用した実験の結果、DPGNetは従来の最高性能(SoTA)方法より6.3%向上した性能を示しました。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
大規模な非標識データを利用したディープフェイク検出の新しい可能性を提示する。
テキストベースのクロスドメインソートとカリキュラムベースの学習戦略により、既存の方法の限界を克服します。
11個のデータセットでSoTA性能を上回る実験結果により、DPGNetの有効性を実証します。
Limitations:
提案された方法の一般化性能のさらなる検証が必要です。
実際のオンライン環境でのパフォーマンス評価が不足しています。
新しいディープフェイク生成モデルの登場に対する適応力のさらなる研究が必要である。
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