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2024-04-14 更新

Deepfake Generation and Detection: A Benchmark and Survey

Authors:Gan Pei, Jiangning Zhang, Menghan Hu, Zhenyu Zhang, Chengjie Wang, Yunsheng Wu, Guangtao Zhai, Jian Yang, Chunhua Shen, Dacheng Tao

In addition to the advancements in deepfake generation, corresponding detection technologies need to continuously evolve to regulate the potential misuse of deepfakes, such as for privacy invasion and phishing attacks. This survey comprehensively reviews the latest developments in deepfake generation and detection, summarizing and analyzing the current state of the art in this rapidly evolving field. We first unify task definitions, comprehensively introduce datasets and metrics, and discuss the development of generation and detection technology frameworks. Then, we discuss the development of several related sub-fields and focus on researching four mainstream deepfake fields: popular face swap, face reenactment, talking face generation, and facial attribute editing, as well as foreign detection. Subsequently, we comprehensively benchmark representative methods on popular datasets for each field, fully evaluating the latest and influential works published in top conferences/journals. Finally, we analyze the challenges and future research directions of the discussed fields. We closely follow the latest developments in https://github.com/flyingby/Awesome-Deepfake-Generation-and-Detection.

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Summary
深度伪造生成技术不断发展，相应检测技术需不断演进，规制深度伪造在隐私侵犯、网络钓鱼等领域的滥用。

Key Takeaways

  • 统一任务定义，全面介绍数据集和指标，讨论生成和检测技术框架发展。
  • 探讨多个相关子领域的进展，重点研究四大主流深度伪造领域：换脸、人脸重现、说话人脸生成、面部属性编辑，以及对抗检测。
  • 对每个领域的代表性方法在流行数据集上进行全面基准测试，充分评估顶级会议/期刊中发表的最新且有影响力的成果。
  • 分析讨论领域挑战和未来研究方向。
  • 紧跟 https://github.com/flyingby/Awesome-Deepfake-Generation-and-Detection 中的最新进展。

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  1. 标题：深度伪造生成与检测：基准与综述
  2. 作者：Gan Pei、Jiangning Zhang、Menghan Hu、Zhenyu Zhang、Chengjie Wang、Yunsheng Wu、Guangtao Zhai、Jian Yang、Chunhua Shen、Dacheng Tao
  3. 单位：华东师范大学多维信息处理上海市重点实验室
  4. 关键词：深度伪造生成，人脸替换，人脸重演，说话人脸生成，人脸属性编辑，外来检测，综述
  5. 链接：None
  6. 摘要： （1）研究背景：深度伪造技术能够生成高度逼真的面部图像和视频，在娱乐、电影制作、数字人物创作等领域具有广泛的应用前景。随着深度学习技术的进步，以变分自编码器和生成对抗网络为代表的技术取得了令人瞩目的生成效果。近年来，具有强大生成能力的扩散模型的出现，引发了新一轮的研究热潮。 （2）过去方法及其问题：早期方法主要采用变分自编码器和生成对抗网络技术，能够生成看似逼真的图像，但其性能仍不尽如人意，限制了实际应用。本文的动机很充分，旨在通过综述深度伪造生成和检测的最新进展，总结和分析这一快速发展领域的当前技术水平。 （3）研究方法：本文首先统一了任务定义，全面介绍了数据集和评价指标，并讨论了发展技术。然后，讨论了几个相关子领域的进展，重点研究了四个具有代表性的深度伪造领域：人脸替换、人脸重演、说话人脸生成和人脸属性编辑，以及外来检测。随后，对每个领域中流行数据集上的代表性方法进行了全面基准测试，全面评估了最新和有影响力的已发表作品。最后，分析了所讨论领域的挑战和未来研究方向。 （4）任务和性能：本文在人脸替换、人脸重演、说话人脸生成、人脸属性编辑和外来检测任务上进行了全面基准测试，对每个领域中流行数据集上的代表性方法进行了评估。这些方法在各个任务上取得了最先进的性能，证明了它们在生成和检测深度伪造方面的高效性。这些性能支持了作者的目标，即提供深度伪造生成和检测领域的全面概述。

7.方法： （1）：统一任务定义，全面介绍数据集和评价指标，讨论发展技术； （2）：讨论人脸替换、人脸重演、说话人脸生成和人脸属性编辑四个深度伪造领域进展； （3）：对每个领域代表性方法进行基准测试，评估最新发表作品； （4）：分析挑战和未来研究方向。

  1. 结论： （1）本综述全面回顾了深度伪造生成和检测领域的最新进展，首次全面涵盖了相关领域，并讨论了扩散等最新技术。具体而言，本文涵盖了基本背景知识的概述，包括研究任务的概念、生成模型和神经网络的发展以及其他来自密切相关领域的信息。随后，我们总结了主流的四个生成和一个检测领域的不同方法采用的技术方法，并从技术角度对方法进行分类和讨论。此外，我们力求公平地组织和标注每个领域中的代表性方法。最后，我们总结了每个领域的当前挑战和未来的研究方向。 （2）创新点：
  2. 全面覆盖深度伪造生成和检测领域，包括人脸替换、人脸重演、说话人脸生成、人脸属性编辑和外来检测。
  3. 统一任务定义，全面介绍数据集和评价指标，讨论发展技术。
  4. 对每个领域代表性方法进行基准测试，评估最新发表作品。
  5. 分析挑战和未来研究方向。
  6. 性能：
  7. 在人脸替换、人脸重演、说话人脸生成、人脸属性编辑和外来检测任务上进行了全面基准测试，评估了每个领域流行数据集上的代表性方法。
  8. 这些方法在各个任务上取得了最先进的性能，证明了它们在生成和检测深度伪造方面的有效性。
  9. 这些性能支持了作者的目标，即提供深度伪造生成和检测领域全面概述。
  10. 工作量：
  11. 大量的工作量，需要对深度伪造生成和检测领域的广泛文献进行全面审查和分析。
  12. 需要对相关技术，包括变分自编码器、生成对抗网络、扩散模型和外来检测方法进行深入理解。
  13. 需要仔细设计和执行基准测试，以公平评估不同方法的性能。
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