近年、Deepfake動画生成AIが登場し、社会問題となっている。それに伴い、Deepfake動画を検知するための研究が活発に行われている。
既存研究であるSelf-Blended Images (SBIs)は、Real動画の単一フレームに対して特定の変換を適用し、
生成したFake動画を用いて教師あり学習を行う手法である。ところが、この手法は単一フレームに対して行うため、連続するフレーム間の整合性を考慮出来ていない。
そこで本研究では、このSBIsを連続フレームの整合性を考慮できるように拡張し、検出精度の向上を目指す。