論文の概要: Detecting GAN-generated Images by Orthogonal Training of Multiple CNNs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02246v1
• Date: Fri, 4 Mar 2022 11:29:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-07 14:20:36.196294
• Title: Detecting GAN-generated Images by Orthogonal Training of Multiple CNNs
• Title（参考訳）: 複数のCNNの直交訓練によるGAN生成画像の検出
• Authors: Sara Mandelli, Nicol\`o Bonettini, Paolo Bestagini, Stefano Tubaro
• Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のアンサンブルに基づく合成画像の検出手法を提案する。 実験の結果、これらの2つのアイデアを追求することで、NVIDIAが新たに生成したStyleGAN3イメージの検出精度が向上し、トレーニングには使用されないことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.3198215837364
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the last few years, we have witnessed the rise of a series of deep learning methods to generate synthetic images that look extremely realistic. These techniques prove useful in the movie industry and for artistic purposes. However, they also prove dangerous if used to spread fake news or to generate fake online accounts. For this reason, detecting if an image is an actual photograph or has been synthetically generated is becoming an urgent necessity. This paper proposes a detector of synthetic images based on an ensemble of Convolutional Neural Networks (CNNs). We consider the problem of detecting images generated with techniques not available at training time. This is a common scenario, given that new image generators are published more and more frequently. To solve this issue, we leverage two main ideas: (i) CNNs should provide orthogonal results to better contribute to the ensemble; (ii) original images are better defined than synthetic ones, thus they should be better trusted at testing time. Experiments show that pursuing these two ideas improves the detector accuracy on NVIDIA's newly generated StyleGAN3 images, never used in training.
• Abstract（参考訳）: ここ数年、我々は非常にリアルに見える合成画像を生成するための一連の深層学習手法の台頭を目撃してきた。 これらの技術は映画産業や芸術的目的に有用である。 しかし、偽ニュースを広めたり、偽のオンラインアカウントを作成したりする際にも危険である。 このため、画像が実際の写真であるか、あるいは合成的に生成されたかを検出することが、必要不可欠なものとなっている。 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のアンサンブルに基づく合成画像の検出手法を提案する。 訓練時間には使用できない手法で生成した画像を検出する問題を考える。 新しいイメージジェネレータが頻繁に発行されることを考えると、これは一般的なシナリオである。 この問題を解決するために、私たちは2つの主要なアイデアを活用します。 i)CNNは、アンサンブルにより良い貢献をするために直交結果を提供するべきである。 (ii)原画像は合成画像よりもよく定義されているため、テスト時には信頼性が高い。 実験の結果、これらの2つのアイデアを追求することで、NVIDIAが新たに生成したStyleGAN3イメージの検出精度が向上することが示された。

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