Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generalizable Synthetic Image Detection via Language-guided Contrastive Learning

論文の概要: Generalizable Synthetic Image Detection via Language-guided Contrastive Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13800v1
Date: Tue, 23 May 2023 08:13:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-24 17:56:21.890576
Title: Generalizable Synthetic Image Detection via Language-guided Contrastive Learning
Title（参考訳）: 言語誘導型コントラスト学習による汎用合成画像検出
Authors: Haiwei Wu and Jiantao Zhou and Shile Zhang
Abstract要約: 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。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.4158195581231
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The heightened realism of AI-generated images can be attributed to the rapid development of synthetic models, including generative adversarial networks (GANs) and diffusion models (DMs). The malevolent use of synthetic images, such as the dissemination of fake news or the creation of fake profiles, however, raises significant concerns regarding the authenticity of images. Though many forensic algorithms have been developed for detecting synthetic images, their performance, especially the generalization capability, is still far from being adequate to cope with the increasing number of synthetic models. In this work, we propose a simple yet very effective synthetic image detection method via a language-guided contrastive learning and a new formulation of the detection problem. We first augment the training images with carefully-designed textual labels, enabling us to use a joint image-text contrastive learning for the forensic feature extraction. In addition, we formulate the synthetic image detection as an identification problem, which is vastly different from the traditional classification-based approaches. It is shown that our proposed LanguAge-guided SynThEsis Detection (LASTED) model achieves much improved generalizability to unseen image generation models and delivers promising performance that far exceeds state-of-the-art competitors by +22.66% accuracy and +15.24% AUC. The code is available at https://github.com/HighwayWu/LASTED.
Abstract（参考訳）: ai生成画像の高精細化は、生成逆ネットワーク(gans)や拡散モデル(dms)を含む合成モデルの急速な発展に起因している。しかし、偽のニュースの拡散や偽のプロフィールの作成といった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。合成画像の検出のために多くの法医学的アルゴリズムが開発されているが、その性能、特に一般化能力は、合成モデルの増加に対応するには程遠い。本研究では,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,シンプルながら極めて効果的な合成画像検出手法を提案する。まず, 精巧に設計されたテキストラベルを用いて訓練画像の強化を行い, 法医学的特徴抽出に画像・テキストの対比学習を併用した。さらに,従来の分類に基づく手法とは大きく異なる識別問題として合成画像検出を定式化する。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,22.66%の精度と+15.24%のAUCで,最先端の競合他社をはるかに上回る有望な性能を実現している。コードはhttps://github.com/HighwayWu/LASTEDで公開されている。

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