fulfulggg
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2 hours ago 論文要約
論文要約:
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目的: 従来のディープフェイク検出技術では、特に未知の生成元から作られたディープフェイクを見抜くのが難しいという課題に対処する。
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提案: Wavelet-CLIPという新しいディープフェイク検出フレームワークを提案。
- Wavelet変換: 画像の空間情報と周波数情報を深く分析するために活用。
- CLIP方式で事前学習されたViT-L/14アーキテクチャ: 画像の特徴量抽出に利用。
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結果:
- Wavelet-CLIPは、既存の最先端技術と比べて、未知のディープフェイク検出において優れた性能を示した。
- 異なるデータセット間でも高い汎用性を発揮。
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数値的な成果:
- データセット横断の汎化能力: 平均AUC 0.749
- 未知のディープフェイクに対するロバスト性: 0.893
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コード: https://github.com/lalithbharadwajbaru/Wavelet-CLIP にて公開。
タイトル: 汎用性の高いディープフェイク検出のためのウェーブレット変換の活用
リンク: https://arxiv.org/abs/2409.18301
概要:
デジタル画像の改ざんは、特に深層生成モデルの進歩により進化を遂げており、既存のディープフェイク検出方法、特にディープフェイクの出所が不明瞭な場合には、大きな課題となっています。これらの偽造の複雑化に対処するため、本研究では、ウェーブレット変換と、CLIP方式で事前学習されたViT-L/14アーキテクチャから抽出された特徴量を統合したディープフェイク検出フレームワークであるWavelet-CLIPを提案します。Wavelet-CLIPは、ウェーブレット変換を利用して、画像の空間的および周波数的な特徴量を深く分析し、高度なディープフェイクを検出するモデルの能力を高めます。このアプローチの有効性を検証するために、クロスデータセットの汎化能力と、標準的な拡散モデルによって生成された未知の画像の検出について、既存の最先端の手法と比較して広範な評価を実施しました。その結果、Wavelet-CLIPは、クロスデータの汎化能力で平均AUC 0.749、未知のディープフェイクに対するロバスト性で0.893を達成し、比較したすべての方法を上回る優れた性能を示しました。コードは、\url{https://github.com/lalithbharadwajbaru/Wavelet-CLIP} のリポジトリから複製できます。