論文の概要: Are GAN generated images easy to detect? A critical analysis of the state-of-the-art

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02617v1
• Date: Tue, 6 Apr 2021 15:54:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-07 16:08:40.154381
• Title: Are GAN generated images easy to detect? A critical analysis of the state-of-the-art
• Title（参考訳）: GAN生成画像は検出が容易か? 最先端技術の批判的分析
• Authors: Diego Gragnaniello, Davide Cozzolino, Francesco Marra, Giovanni Poggi, Luisa Verdoliva
• Abstract要約: フォトリアリズムのレベルが高まるにつれて、合成媒体は実物とほとんど区別できないようになっている。 合成媒体を安定かつタイムリーに検出する自動ツールを開発することが重要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.836654317217324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advent of deep learning has brought a significant improvement in the quality of generated media. However, with the increased level of photorealism, synthetic media are becoming hardly distinguishable from real ones, raising serious concerns about the spread of fake or manipulated information over the Internet. In this context, it is important to develop automated tools to reliably and timely detect synthetic media. In this work, we analyze the state-of-the-art methods for the detection of synthetic images, highlighting the key ingredients of the most successful approaches, and comparing their performance over existing generative architectures. We will devote special attention to realistic and challenging scenarios, like media uploaded on social networks or generated by new and unseen architectures, analyzing the impact of suitable augmentation and training strategies on the detectors' generalization ability.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの出現により、生成されたメディアの品質が大幅に向上した。 しかし、フォトリアリズムのレベルが高まるにつれて、合成メディアと実際のメディアの区別が難しくなり、偽物や操作された情報をインターネットに広めることに深刻な懸念が高まっている。 この文脈では、合成媒体を安定かつタイムリーに検出する自動ツールを開発することが重要である。 本研究では,合成画像の検出に関する最先端の手法を分析し,最も成功した手法の重要な要素を強調し,既存の生成アーキテクチャと比較する。 ソーシャルネットワークにアップロードされたメディアや、新しい、目に見えないアーキテクチャによって生成されるような現実的で困難なシナリオに特別な注意を払って、検出器の一般化能力に対する適切な拡張とトレーニング戦略の影響を分析します。

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