論文の概要: DeepfakeArt Challenge: A Benchmark Dataset for Generative AI Art Forgery
and Data Poisoning Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01272v1
- Date: Fri, 2 Jun 2023 05:11:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-05 16:44:16.243398
- Title: DeepfakeArt Challenge: A Benchmark Dataset for Generative AI Art Forgery
and Data Poisoning Detection
- Title（参考訳）: DeepfakeArt Challenge: 生成AIアート偽造とデータ中毒検出のためのベンチマークデータセット
- Authors: Hossein Aboutalebi, Daniel Mao, Carol Xu, Alexander Wong
- Abstract要約: 悪意ある目的のために生成的AIを使用することについて懸念が高まっている。
DeepfakeArt Challengeは、生成AIアート偽造とデータ中毒検出のための機械学習アルゴリズムの構築を支援するために設計されたベンチマークデータセットである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.06544706290568
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The tremendous recent advances in generative artificial intelligence
techniques have led to significant successes and promise in a wide range of
different applications ranging from conversational agents and textual content
generation to voice and visual synthesis. Amid the rise in generative AI and
its increasing widespread adoption, there has been significant growing concern
over the use of generative AI for malicious purposes. In the realm of visual
content synthesis using generative AI, key areas of significant concern has
been image forgery (e.g., generation of images containing or derived from
copyright content), and data poisoning (i.e., generation of adversarially
contaminated images). Motivated to address these key concerns to encourage
responsible generative AI, we introduce the DeepfakeArt Challenge, a
large-scale challenge benchmark dataset designed specifically to aid in the
building of machine learning algorithms for generative AI art forgery and data
poisoning detection. Comprising of over 32,000 records across a variety of
generative forgery and data poisoning techniques, each entry consists of a pair
of images that are either forgeries / adversarially contaminated or not. Each
of the generated images in the DeepfakeArt Challenge benchmark dataset has been
quality checked in a comprehensive manner. The DeepfakeArt Challenge is a core
part of GenAI4Good, a global open source initiative for accelerating machine
learning for promoting responsible creation and deployment of generative AI for
good.
- Abstract（参考訳）: 最近の生成型人工知能技術の飛躍的な進歩は、会話エージェントからテキストコンテンツ生成、音声合成、視覚合成まで幅広い応用において、大きな成功と期待をもたらした。
生成AIの台頭と広く採用されている中、悪意のある目的のために生成AIを使用することに対する懸念が高まっている。
生成AIを用いた視覚コンテンツ合成の領域において、重要な関心事は画像偽造(著作権コンテンツを含む画像の生成など)とデータ中毒(敵に汚染された画像の生成)である。
DeepfakeArt Challengeは、生成AIアートの偽造とデータ中毒検出のための機械学習アルゴリズムの構築を支援するために設計された、大規模なチャレンジベンチマークデータセットである。
様々な生成的偽造およびデータ中毒技術にわたる32,000以上の記録からなり、それぞれのエントリは偽造または逆汚染のどちらかのイメージから成り立っている。
deepfakeart challengeベンチマークデータセットで生成された各イメージは、総合的に品質チェックされている。
deepfakeart challengeは、genai4goodの中核部分であり、機械学習を加速し、生成aiの責任ある作成と展開を促進する、グローバルなオープンソースイニシアチブである。
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