Robustness and Generalizability of Deepfake Detection: A Study with Diffusion Models

要約

ディープフェイク画像、特に著名人の画像の台頭は、本物の情報の普及に深刻な脅威をもたらしています。
これに対処するために、ディープフェイクがどのように作成され、どのように識別できるのかについての徹底的な調査を紹介します。
私たちの研究の基礎となるのは、DeepFakeFace (DFF) と題された人工有名人の顔の豊富なコレクションです。
私たちは高度な拡散モデルを使用して DFF データセットを作成し、オンライン プラットフォームを通じてコミュニティと共有しました。
このデータは、ディープフェイクを特定するように設計されたアルゴリズムをトレーニングおよびテストするための堅牢な基盤として機能します。
私たちは DFF データセットの徹底的なレビューを実施し、ディープフェイク認識ツールの強度と適応性を測定するための 2 つの評価方法を提案しました。
最初の方法では、あるタイプの偽画像でトレーニングされたアルゴリズムが、他の方法で生成された偽画像を認識できるかどうかをテストします。
2 つ目は、ぼやけている画像、低品質の画像、圧縮されている画像など、不完全な画像を使用したアルゴリズムのパフォーマンスを評価します。
ディープフェイク手法や画像変更全体でさまざまな結果が得られたことを考慮すると、私たちの調査結果は、より優れたディープフェイク検出器の必要性を強調しています。
私たちの DFF データセットとテストは、ディープフェイクに対するより効果的なツールの開発を促進することを目的としています。

要約(オリジナル)

The rise of deepfake images, especially of well-known personalities, poses a serious threat to the dissemination of authentic information. To tackle this, we present a thorough investigation into how deepfakes are produced and how they can be identified. The cornerstone of our research is a rich collection of artificial celebrity faces, titled DeepFakeFace (DFF). We crafted the DFF dataset using advanced diffusion models and have shared it with the community through online platforms. This data serves as a robust foundation to train and test algorithms designed to spot deepfakes. We carried out a thorough review of the DFF dataset and suggest two evaluation methods to gauge the strength and adaptability of deepfake recognition tools. The first method tests whether an algorithm trained on one type of fake images can recognize those produced by other methods. The second evaluates the algorithm’s performance with imperfect images, like those that are blurry, of low quality, or compressed. Given varied results across deepfake methods and image changes, our findings stress the need for better deepfake detectors. Our DFF dataset and tests aim to boost the development of more effective tools against deepfakes.

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