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洞察 - 顔偽造検出
マルチモーダル大規模言語モデルに基づく説明可能なオープンワールド顔偽造分析アシスタントFFAAの紹介
本稿では、説明可能なオープンワールド顔偽造分析のための新しい視覚質問応答（VQA）タスクとベンチマーク、そして、マルチモーダル大規模言語モデル（MLLM）と複数回答知的決定システム（MIDS）で構成される顔偽造分析アシスタントFFAAを紹介する。
リアルな顔と偽造された顔を高精度に識別するための精緻な基盤ネットワーク
顔偽造検出(FFD)モデルの一般化性能を向上させるには、基盤ネットワークの事前学習と微調整、そして推論段階の最適化が重要である。
顔偽造検出のための汎用的かつパラメータ効率的なMixture of Expertsアプローチ
本研究は、パラメータ効率的な方法でグローバルな特徴とローカルな特徴を同時に抽出することで、顔偽造検出の一般化性と頑健性を向上させる。
