論文の概要: What makes fake images detectable? Understanding properties that
generalize
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10588v1
- Date: Mon, 24 Aug 2020 17:50:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-25 12:18:17.934456
- Title: What makes fake images detectable? Understanding properties that
generalize
- Title(参考訳): 偽画像はなぜ検出できるのか?
一般化する性質を理解する
- Authors: Lucy Chai, David Bau, Ser-Nam Lim, Phillip Isola
- Abstract要約: 深層ネットワークは、博士画像の微妙なアーティファクトを拾い上げることができる。
我々は、偽画像のどの特性が検出可能かを理解することを模索する。
検出可能な特性を誇張する手法を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 55.4211069143719
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The quality of image generation and manipulation is reaching impressive
levels, making it increasingly difficult for a human to distinguish between
what is real and what is fake. However, deep networks can still pick up on the
subtle artifacts in these doctored images. We seek to understand what
properties of fake images make them detectable and identify what generalizes
across different model architectures, datasets, and variations in training. We
use a patch-based classifier with limited receptive fields to visualize which
regions of fake images are more easily detectable. We further show a technique
to exaggerate these detectable properties and demonstrate that, even when the
image generator is adversarially finetuned against a fake image classifier, it
is still imperfect and leaves detectable artifacts in certain image patches.
Code is available at https://chail.github.io/patch-forensics/.
- Abstract(参考訳): 画像生成と操作の質は印象的なレベルに達しており、人間が本物と偽物を区別することがますます難しくなっている。
しかし、深層ネットワークは、これらの博士画像の微妙なアーティファクトを拾い上げることができる。
偽画像のどの特性が検出可能かを理解し、異なるモデルアーキテクチャ、データセット、トレーニングのバリエーションにまたがって一般化されるものを特定する。
我々は,偽画像のどの領域がより検出しやすいかを可視化するために,レセプティブフィールドが限定されたパッチベースの分類器を用いる。
さらに, 検出可能な特性を誇張する手法を示し, 画像生成装置が偽画像分類器に対して可逆的に微調整されている場合でも, 不完全であり, 検出可能なアーティファクトを特定の画像パッチに残していることを示す。
コードはhttps://chail.github.io/patch-forensics/で入手できる。
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