본 연구는 딥페이크 탐지 모델의 일반화 성능 향상을 위한 새로운 학습 접근법을 제안한다. 기존 딥페이크 탐지 모델은 다양한 합성 이미지 생성 기술에 대한 일반화 능력이 부족하여, 훈련 데이터에 사용된 생성 기술과 유사한 방식으로 생성된 이미지에 대해서만 높은 성능을 보이는 문제가 있었다.
이를 해결하기 위해 본 연구는 다음과 같은 접근법을 제안한다:
이를 통해 모델은 특정 생성 기술에 의한 지문이 아닌, 일반적인 합성 이미지의 특징을 학습할 수 있게 된다. 실험 결과, 제안 방법으로 학습된 모델은 다양한 생성 기술에 대해 뛰어난 일반화 성능을 보였다.
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by Davide Aless... at arxiv.org 03-21-2024
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