深度伪造风格迁移混合：针对合成图像的首次法证弹道学研究
计算机视觉与模式识别
2022-06-08 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
大多数近期基于生成架构的风格迁移技术能够获取几乎无伪影的合成多媒体内容，或通常所称的深度伪造。研究者已证明合成图像包含可不仅判定其是否为深度伪造、还可判定用于生成该图像数据的生成架构的图案。这些痕迹可用于研究深度伪造背景下从未被解决的问题。为此，本文提出一种首次探究经受风格迁移操纵的深度伪造图像之图像弹道学的方法。具体而言，本文描述了一项关于检测数字图像被生成架构用于风格迁移处理次数的研究。此外，为准确处理与研究深度伪造图像上的法证弹道学，我们研究了风格迁移运算的若干数学性质。
引用
@article{arxiv.2203.09928,
title = {Deepfake Style Transfer Mixture: a First Forensic Ballistics Study on Synthetic Images},
author = {Luca Guarnera and Oliver Giudice and Sebastiano Battiato},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.09928},
year = {2022}
}