論文の概要: Qualitative Failures of Image Generation Models and Their Application in Detecting Deepfakes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06470v1
• Date: Wed, 29 Mar 2023 15:26:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-16 21:58:00.762017
• Title: Qualitative Failures of Image Generation Models and Their Application in Detecting Deepfakes
• Title（参考訳）: 画像生成モデルの定性的故障とディープフェイク検出への応用
• Authors: Ali Borji
• Abstract要約: 生成した画像の品質と、現実世界に見られるものとの間には、ギャップが残っている。 これらの失敗を理解することで、これらのモデルに改善が必要な領域を特定することができます。 今日の社会におけるディープフェイクの流行は深刻な懸念である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.64219291655723
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ability of image and video generation models to create photorealistic images has reached unprecedented heights, making it difficult to distinguish between real and fake images in many cases. However, despite this progress, a gap remains between the quality of generated images and those found in the real world. To address this, we have reviewed a vast body of literature from both academic publications and social media to identify qualitative shortcomings in image generation models, which we have classified into five categories. By understanding these failures, we can identify areas where these models need improvement, as well as develop strategies for detecting deep fakes. The prevalence of deep fakes in today's society is a serious concern, and our findings can help mitigate their negative impact.
• Abstract（参考訳）: 画像生成モデルと映像生成モデルがフォトリアリスティックな画像を作成する能力は前代未聞の高さに達しており、実像と偽像を区別することは多くの場合困難である。 しかし、この進歩にもかかわらず、生成した画像の品質と現実世界に見られるものとの間にはギャップが残っている。 そこで本稿では,画像生成モデルにおける質的欠点を5つのカテゴリに分類し,学術出版物とソーシャルメディアの双方から膨大な文献をレビューした。 これらの失敗を理解することによって、これらのモデルの改善が必要な領域を特定し、深い偽物を検出する戦略を開発することができる。 今日の社会におけるディープフェイクの流行は深刻な懸念であり、我々の発見は彼らのネガティブな影響を軽減するのに役立つ。

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