DiFF は、山東大学、シンガポール国立大学などが共同開発した高品質で大規模な顔偽造画像データセットで、拡散モデルに基づいて生成されており、50 万枚以上の画像が含まれています。これらの画像は、4 つの異なる環境で 13 の最先端テクノロジーを使用して生成されました。

このデータ セットでは、注意深く収集された 30,000 個のテキストと視覚的な手がかりを使用して、生成された画像が高度に本物であり、意味的に一貫していることを保証します。元の画像は、公開されている VoxCeleb2 および CelebA データセットから派生したもので、異なるアイデンティティを持つ 1,070 人の 23,661 枚の元の画像が含まれています。 DiFF データセットは、顔の偽造検出、ディープフェイクの敵対的攻撃と防御、およびその他の関連するコンピューター ビジョン タスクのトレーニングに適しています。