The Tug-of-War Between Deepfake Generation and Detection

要約

マルチモーダル生成モデルは急速に進化しており、リアルなビデオやオーディオの生成が急増しています。これは刺激的な可能性をもたらしますが、重大なリスクも伴います。
個人になりすますことができるディープフェイク動画は、誤った情報の拡散や詐欺的なコンテンツの作成に悪用される可能性があるため、特に注目を集めています。
この調査報告書は、ディープフェイクビデオの生成と検出の二重の状況を調査し、潜在的な悪用に対する効果的な対策の必要性を強調しています。
顔の交換、再現、オーディオ駆動アニメーションなど、現在のディープフェイク生成技術の包括的な概要を提供します。これらの技術は、敵対的生成ネットワークや拡散モデルなどの最先端のテクノロジーを活用して、非常にリアルなフェイクビデオを生成します。
さらに、視覚的なアーティファクトの検出から、ビデオ信号とオーディオ信号間の不一致を正確に特定する高度なアルゴリズムの導入まで、本物のビデオと改ざんされたビデオを区別するように設計されたさまざまな検出アプローチを分析します。
これらの検出方法の有効性は、トレーニングと評価に使用されるデータセットの多様性と品質に大きく依存します。
ディープフェイク データセットの進化について説明し、検出精度と汎用性を高めるための堅牢で多様で頻繁に更新されるコレクションの重要性を強調します。
ディープフェイクが本物のコンテンツと区別できなくなるにつれ、生成技術に遅れを取らない高度な検出技術の開発が重要になります。
私たちはディープフェイク作成者と検出者の間の「綱引き」において積極的なアプローチを提唱し、継続的な研究協力、評価指標の標準化、包括的なベンチマークの作成の必要性を強調しています。

要約(オリジナル)

Multimodal generative models are rapidly evolving, leading to a surge in the generation of realistic video and audio that offers exciting possibilities but also serious risks. Deepfake videos, which can convincingly impersonate individuals, have particularly garnered attention due to their potential misuse in spreading misinformation and creating fraudulent content. This survey paper examines the dual landscape of deepfake video generation and detection, emphasizing the need for effective countermeasures against potential abuses. We provide a comprehensive overview of current deepfake generation techniques, including face swapping, reenactment, and audio-driven animation, which leverage cutting-edge technologies like generative adversarial networks and diffusion models to produce highly realistic fake videos. Additionally, we analyze various detection approaches designed to differentiate authentic from altered videos, from detecting visual artifacts to deploying advanced algorithms that pinpoint inconsistencies across video and audio signals. The effectiveness of these detection methods heavily relies on the diversity and quality of datasets used for training and evaluation. We discuss the evolution of deepfake datasets, highlighting the importance of robust, diverse, and frequently updated collections to enhance the detection accuracy and generalizability. As deepfakes become increasingly indistinguishable from authentic content, developing advanced detection techniques that can keep pace with generation technologies is crucial. We advocate for a proactive approach in the ‘tug-of-war’ between deepfake creators and detectors, emphasizing the need for continuous research collaboration, standardization of evaluation metrics, and the creation of comprehensive benchmarks.

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