要約
このペーパーでは、Inclusion 2024 と同時に開催されたグローバル マルチメディア ディープフェイク検出について紹介します。 私たちのマルチメディア ディープフェイク検出は、編集、合成、生成、Photoshop などを含むがこれらに限定されない、画像およびオーディオビデオの自動操作を検出することを目的としています。
私たちの挑戦には世界中から 1,500 チームが参加し、有効な結果提出数は約 5,000 件になりました。
上位 20 チームにこの課題に対するソリューションを発表してもらい、その中から上位 3 チームにグランドフィナーレで賞品が授与されます。
このペーパーでは、画像およびオーディオビデオの偽造検出分野の研究活動を促進するために、2 つのトラックの上位 3 チームのソリューションを紹介します。
この挑戦を通じて開発された方法論は、次世代のディープフェイク検出システムの開発に貢献するものであり、参加者がその方法論をオープンソース化することを奨励します。
要約(オリジナル)
In this paper, we present the Global Multimedia Deepfake Detection held concurrently with the Inclusion 2024. Our Multimedia Deepfake Detection aims to detect automatic image and audio-video manipulations including but not limited to editing, synthesis, generation, Photoshop,etc. Our challenge has attracted 1500 teams from all over the world, with about 5000 valid result submission counts. We invite the top 20 teams to present their solutions to the challenge, from which the top 3 teams are awarded prizes in the grand finale. In this paper, we present the solutions from the top 3 teams of the two tracks, to boost the research work in the field of image and audio-video forgery detection. The methodologies developed through the challenge will contribute to the development of next-generation deepfake detection systems and we encourage participants to open source their methods.
arxiv情報
| 著者 | Yi Zhang,Weize Gao,Changtao Miao,Man Luo,Jianshu Li,Wenzhong Deng,Zhe Li,Bingyu Hu,Weibin Yao,Wenbo Zhou,Tao Gong,Qi Chu |
| 発行日 | 2024-12-30 09:58:27+00:00 |
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