論文の概要: GenImage: A Million-Scale Benchmark for Detecting AI-Generated Image
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08571v2
- Date: Sat, 24 Jun 2023 08:41:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-27 22:02:43.682511
- Title: GenImage: A Million-Scale Benchmark for Detecting AI-Generated Image
- Title（参考訳）: GenImage:AI生成画像検出のための100万規模のベンチマーク
- Authors: Mingjian Zhu, Hanting Chen, Qiangyu Yan, Xudong Huang, Guanyu Lin, Wei
Li, Zhijun Tu, Hailin Hu, Jie Hu, Yunhe Wang
- Abstract要約: 我々は、100万組のAI生成フェイクイメージと実際の画像の収集を含むGenImageデータセットを紹介した。
この利点は、GenImageで訓練された検出器が徹底的な評価を行い、多様な画像に適用可能であることを示すことである。
本研究では,本データセットの包括的解析を行い,実世界のシナリオに類似した検出手法を評価するための2つの課題を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.38575401686718
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The extraordinary ability of generative models to generate photographic
images has intensified concerns about the spread of disinformation, thereby
leading to the demand for detectors capable of distinguishing between
AI-generated fake images and real images. However, the lack of large datasets
containing images from the most advanced image generators poses an obstacle to
the development of such detectors. In this paper, we introduce the GenImage
dataset, which has the following advantages: 1) Plenty of Images, including
over one million pairs of AI-generated fake images and collected real images.
2) Rich Image Content, encompassing a broad range of image classes. 3)
State-of-the-art Generators, synthesizing images with advanced diffusion models
and GANs. The aforementioned advantages allow the detectors trained on GenImage
to undergo a thorough evaluation and demonstrate strong applicability to
diverse images. We conduct a comprehensive analysis of the dataset and propose
two tasks for evaluating the detection method in resembling real-world
scenarios. The cross-generator image classification task measures the
performance of a detector trained on one generator when tested on the others.
The degraded image classification task assesses the capability of the detectors
in handling degraded images such as low-resolution, blurred, and compressed
images. With the GenImage dataset, researchers can effectively expedite the
development and evaluation of superior AI-generated image detectors in
comparison to prevailing methodologies.
- Abstract（参考訳）: 生成モデルが写真画像を生成するという異常な能力は、偽情報の拡散に対する懸念を強め、それによってAI生成した偽画像と実画像とを区別できる検出器の需要が高まった。
しかし、最も先進的な画像生成装置の画像を含む大規模なデータセットの欠如は、そのような検出器の開発に障害をもたらす。
本稿では,以下の利点を有するGenImageデータセットを紹介する。
1)AIが生成した偽画像100万枚以上の画像と実際の画像の収集を含む大量の画像。
2)リッチ画像コンテンツは幅広い画像クラスを包含する。
3)最先端のジェネレータ,高度な拡散モデルとGANを用いた合成画像。
前述の利点により、GenImageで訓練された検出器は、徹底的な評価を行い、多様な画像に強い適用性を示すことができる。
本研究では,実世界のシナリオに類似した検出手法を評価するための2つのタスクを提案する。
クロスジェネレータ画像分類タスクは、あるジェネレータで訓練された検出器が他のジェネレータでテストした場合の性能を測定する。
劣化画像分類タスクは、低解像度、ぼやけた画像、圧縮画像などの劣化画像を扱う検出器の能力を評価する。
GenImageデータセットを使うことで、研究者は一般的な手法と比較して、優れたAI生成画像検出器の開発と評価を効果的に行うことができる。
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