Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Image Fingerprint: Accurate And Low Budget Synthetic Image Detector

論文の概要: Deep Image Fingerprint: Accurate And Low Budget Synthetic Image Detector

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10762v1
Date: Sun, 19 Mar 2023 20:31:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-21 17:16:11.582301
Title: Deep Image Fingerprint: Accurate And Low Budget Synthetic Image Detector
Title（参考訳）: 深部画像指紋 : 高精度・低予算合成画像検出装置
Authors: Sergey Sinitsa and Ohad Fried
Abstract要約: 我々は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の帰納バイアスを利用して、新しい検出法を開発した。我々は現在の最先端手法と同等かそれ以上の精度を達成している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.983405936883196
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The generation of high-quality images has become widely accessible and is a rapidly evolving process. As a result, anyone can generate images that are indistinguishable from real ones. This leads to a wide range of applications, which also include malicious usage with deception in mind. Despite advances in detection techniques for generated images, a robust detection method still eludes us. In this work, we utilize the inductive bias of convolutional neural networks (CNNs) to develop a new detection method that requires a small amount of training samples and achieves accuracy that is on par or better than current state-of-the-art methods.
Abstract（参考訳）: 高品質な画像の生成は、広くアクセスしやすくなり、急速に進化するプロセスである。その結果、誰でも実際のものと区別できない画像を生成することができる。これは幅広いアプリケーションにつながり、詐欺を念頭において悪意のある使用法も含んでいる。生成画像の検出技術の進歩にもかかわらず、ロバストな検出手法はいまだに我々を導いてくれる。本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(cnns)のインダクティブバイアスを利用して,少量のトレーニングサンプルを必要とする新しい検出法を開発し,現在の最先端手法と同等以上の精度を達成する。

関連論文リスト

Time Step Generating: A Universal Synthesized Deepfake Image Detector [0.4488895231267077]
汎用合成画像検出器 Time Step Generating (TSG) を提案する。 TSGは、事前訓練されたモデルの再構築能力、特定のデータセット、サンプリングアルゴリズムに依存していない。我々は,提案したTSGを大規模GenImageベンチマークで検証し,精度と一般化性の両方において大幅な改善を実現した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-17T09:39:50Z)
Detecting AutoEncoder is Enough to Catch LDM Generated Images [0.0]
本稿では,自己エンコーダが導入したアーティファクトを識別することで,LDM(Latent Diffusion Models)によって生成された画像を検出する手法を提案する。 LDMオートエンコーダによって再構成された画像と実際の画像とを区別するように検出器を訓練することにより、直接トレーニングすることなく、生成された画像を検出することができる。実験の結果,最小限の偽陽性で高い検出精度を示し,この手法は偽画像と戦うための有望なツールとなる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-10T12:17:32Z)
Adversarial Robustification via Text-to-Image Diffusion Models [56.37291240867549]
アドリラルロバスト性は、ニューラルネットワークをエンコードする難しい性質として伝統的に信じられてきた。データを使わずに敵の堅牢性を実現するために,スケーラブルでモデルに依存しないソリューションを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-26T10:49:14Z)
RIGID: A Training-free and Model-Agnostic Framework for Robust AI-Generated Image Detection [60.960988614701414]
RIGIDは、堅牢なAI生成画像検出のためのトレーニング不要でモデルに依存しない方法である。 RIGIDは、既存のトレーニングベースおよびトレーニング不要な検出器を著しく上回っている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-30T14:49:54Z)
How to Trace Latent Generative Model Generated Images without Artificial Watermark? [88.04880564539836]
潜在生成モデルによって生成された画像に関する潜在的な誤用に関する懸念が持ち上がっている。検査されたモデルの生成された画像をトレースするために,レイトタントトラッカーと呼ばれる潜時反転に基づく手法を提案する。提案手法は,検査したモデルと他の画像から生成された画像とを高精度かつ効率的に識別できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-22T05:33:47Z)
Robust CLIP-Based Detector for Exposing Diffusion Model-Generated Images [13.089550724738436]
拡散モデル(DM)は画像生成に革命をもたらし、様々な分野にまたがる高品質な画像を生成する。超現実的画像を作成する能力は、現実的コンテンツと合成的コンテンツを区別する上で大きな課題となる。この研究は、CLIPモデルによって抽出された画像とテキストの特徴をMLP(Multilayer Perceptron)分類器と統合する堅牢な検出フレームワークを導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-19T14:30:41Z)
Detecting Generated Images by Real Images Only [64.12501227493765]
既存の画像検出手法は、生成画像中の視覚的アーティファクトを検出したり、大規模なトレーニングによって、実画像と生成画像の両方から識別的特徴を学習する。本稿では,新たな視点から生成した画像検出問題にアプローチする。実画像の共通性を見つけ、特徴空間内の密接な部分空間にマッピングすることで、生成した画像は生成モデルに関係なくサブ空間の外側に投影される。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-02T03:09:37Z)
Generalizable Synthetic Image Detection via Language-guided Contrastive Learning [22.4158195581231]
偽ニュースの拡散や偽のプロフィールの作成などの合成画像の真偽の使用は、画像の真正性に関する重要な懸念を提起する。本稿では,言語指導によるコントラスト学習と検出問題の新たな定式化による,シンプルで効果的な合成画像検出手法を提案する。提案したLanguAge-guided SynThEsis Detection (LASTED) モデルでは,画像生成モデルに対する一般化性が大幅に向上していることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-23T08:13:27Z)
Parents and Children: Distinguishing Multimodal DeepFakes from Natural Images [60.34381768479834]
近年の拡散モデルの発展により、自然言語のテキストプロンプトから現実的なディープフェイクの生成が可能になった。我々は、最先端拡散モデルにより生成されたディープフェイク検出に関する体系的研究を開拓した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-02T10:25:09Z)
Artificial Fingerprinting for Generative Models: Rooting Deepfake Attribution in Training Data [64.65952078807086]
光現実性画像生成は、GAN(Generative Adversarial Network)のブレークスルーにより、新たな品質レベルに達した。しかし、このようなディープフェイクのダークサイド、すなわち生成されたメディアの悪意ある使用は、視覚的誤報に関する懸念を提起する。我々は,モデルに人工指紋を導入することによって,深度検出の積極的な,持続可能なソリューションを模索する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-16T16:49:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。