論文の概要: Fusing Global and Local Features for Generalized AI-Synthesized Image Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13964v1
• Date: Sat, 26 Mar 2022 01:55:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-29 14:42:36.011313
• Title: Fusing Global and Local Features for Generalized AI-Synthesized Image Detection
• Title（参考訳）: 一般化AI合成画像検出のためのグローバル・ローカル特徴の融合
• Authors: Yan Ju, Shan Jia, Lipeng Ke, Hongfei Xue, Koki Nagano, Siwei Lyu
• Abstract要約: 画像全体からのグローバル空間情報と,新しいパッチ選択モジュールによって選択されたパッチからの局所的な情報的特徴を結合する2分岐モデルを設計する。 さまざまなオブジェクトと解像度を持つ19のモデルで合成された非常に多様なデータセットを収集し、モデルを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.35052580048599
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the development of the Generative Adversarial Networks (GANs) and DeepFakes, AI-synthesized images are now of such high quality that humans can hardly distinguish them from real images. It is imperative for media forensics to develop detectors to expose them accurately. Existing detection methods have shown high performance in generated images detection, but they tend to generalize poorly in the real-world scenarios, where the synthetic images are usually generated with unseen models using unknown source data. In this work, we emphasize the importance of combining information from the whole image and informative patches in improving the generalization ability of AI-synthesized image detection. Specifically, we design a two-branch model to combine global spatial information from the whole image and local informative features from multiple patches selected by a novel patch selection module. Multi-head attention mechanism is further utilized to fuse the global and local features. We collect a highly diverse dataset synthesized by 19 models with various objects and resolutions to evaluate our model. Experimental results demonstrate the high accuracy and good generalization ability of our method in detecting generated images.
• Abstract（参考訳）: GAN(Generative Adversarial Networks)とDeepFakes(DeepFakes)の開発により、AI合成画像は高品質になり、人間が実際の画像と区別することがほとんどなくなった。 メディアの鑑識はそれらを正確に露呈する検出器を開発することが不可欠である。 既存の検出手法は、生成した画像の検出において高い性能を示してきたが、実際のシナリオでは、合成画像は、未知のソースデータを用いて、通常見えないモデルで生成される。 本稿では,ai合成画像検出の一般化能力を向上させる上で,画像全体からの情報と情報パッチを組み合わせることの重要性を強調する。 具体的には,新しいパッチ選択モジュールによって選択された複数のパッチから,画像全体からのグローバル空間情報と局所的な情報特徴を組み合わせた2分岐モデルを設計する。 マルチヘッドアテンション機構は、グローバルな特徴とローカルな特徴を融合するためにさらに活用される。 19のモデルで合成された非常に多様なデータセットを,さまざまなオブジェクトと解像度で収集し,モデルを評価する。 実験の結果, 生成画像の検出において, 高精度かつ良好な一般化が得られた。

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