有名人のディープフェイクを外側の顔の領域から識別する

マイクロソフトと中国の大学の新しい共同研究では、有名人のディープフェイクを識別するための新しい方法を提案しています。現在のディープフェイク技術の限界を利用して、他の人の顔に「投影」されたアイデンティティを認識することができます。

このアプローチは、アイデンティティ一致変換 (ICT) と呼ばれ、顔の外側の部分（あご、ほほ骨、髪の生え際、他の外側の特徴）を顔の内側と比較することで機能します。このシステムは、有名人の一般的に利用可能なパブリックイメージデータを利用し、広く利用可能なコンピュータビジョンデータセットやインターネット上で大量に利用可能な画像に限界があります。

… (以下、同じ構造とルールに従って翻訳を続ける)

信用のギャップ

有名人のディープフェイクを識別するために、紙は、Protecting Celebrities with Identity Consistency Transformerと題され、中国科学技術大学、Microsoft Research Asia、Microsoft Cloud + AIの9人の研究者によって執筆されました。

分割されたアイデンティティ

新しい論文では、以前のディープフェイク検出方法は、一貫性のない頭部の向きや目パチなどのアーティファクトに頼っていることを指摘しています。ただし、ICTのアーキテクチャは、各人物の2つの独立したアイデンティティを作成し、それぞれが検証される必要があります。

データとトレーニング

ICTネットワークは、Microsoft ResearchのMS-Celeb-1Mデータセットでトレーニングされました。このデータセットには、100万人の有名人の顔画像が1000万枚あります。トレーニング手順は、以前の方法Face X-rayに基づいています。

テスト

トレーニングされたICTは、FaceForensics++ (FF++)、GoogleのDeepfake Detection (DFD)、Celeb-DeepFake v1 (CD1)、Celeb-DeepFake v2、中国の2020年のDeeper-Forensics (Deeper)などのさまざまなデータセットと方法に対してテストされました。

… (以下、同じ構造とルールに従って翻訳を続ける)