Grand Challenge On Detecting Cheapfakes

要約

タイトル：Cheapfakesの検出についてのグランドチャレンジ

要約：
– Cheapfakesとは、AIを使わずにマルチメディアコンテンツを操作することを指す
– DeepfakeよりもCheapfakeの方がより普及している
– Cheapfakeメディアは、画像/ビデオ編集ソフトウェアを使用して作成できるだけでなく、単に本来のコンテキストから外れた内容で画像/ビデオを共有することによって作成されることもある
– このコンテキストの変更は、メディアの誤用としてOOC（コンテキストから外れた）と呼ばれる
– OOCメディアは画像やビデオを改ざんしないため、検出が難しい
– このチャレンジでは、ニュースアイテムで実際の写真と矛盾するイメージキャプションを誤った形で使うことを検出することに焦点が当てられ、COSMOSデータセットを使ってOOCイメージを検出するためのモデルの開発とベンチマークが行われる。

要約(オリジナル)

Cheapfake is a recently coined term that encompasses non-AI (‘cheap’) manipulations of multimedia content. Cheapfakes are known to be more prevalent than deepfakes. Cheapfake media can be created using editing software for image/video manipulations, or even without using any software, by simply altering the context of an image/video by sharing the media alongside misleading claims. This alteration of context is referred to as out-of-context (OOC) misuse of media. OOC media is much harder to detect than fake media, since the images and videos are not tampered. In this challenge, we focus on detecting OOC images, and more specifically the misuse of real photographs with conflicting image captions in news items. The aim of this challenge is to develop and benchmark models that can be used to detect whether given samples (news image and associated captions) are OOC, based on the recently compiled COSMOS dataset.

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