I detta arbete beskriver vi en ny djupt lärandebaserad metod som effektivt kan skilja AI-genererade falska videor (kallas DeepFake-videor nedan) från riktiga videor. Vår metod är baserad på observationer att nuvarande DeepFake algoritm bara kan generera bilder av begränsade upplösningar, som behöver förvrängas ytterligare för att matcha de ursprungliga ansiktena i källvideon. Sådana transformer lämnar distinkta artefakter i de resulterande DeepFake videor, och vi visar att de kan effektivt fångas av konvolutionella neurala nätverk (CNN). Jämfört med tidigare metoder som använder en stor mängd verkliga och DeepFake genererade bilder för att träna CNN klassificerare, behöver vår metod inte DeepFake genererade bilder som negativa träningsexempel eftersom vi riktar artefakter i affin ansikte warping som den distinkta funktionen för att skilja verkliga och falska bilder. Fördelarna med vår metod är tvåfaldiga: (1) Sådana artefakter kan simuleras direkt med hjälp av enkla bildbehandlingsåtgärder på en bild för att göra det som ett negativt exempel. Eftersom att träna en DeepFake-modell för att generera negativa exempel är tidskrävande och resurskrävande, sparar vår metod en hel del tid och resurser i utbildning datainsamling; (2) Eftersom sådana artefakter är allmänt förekommande i DeepFake-videor från olika källor, är vår metod mer robust jämfört med andra. Vår metod utvärderas på två uppsättningar DeepFake video dataset för dess effektivitet i praktiken.
Ett annat relaterat arbete är FWA REF, som riktar artefakter i affin ansikte förvrängning på ett självövervakat sätt.
Exposing DeepFake Videos By Detecting Face Warping Artifacts
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}