論文の概要: Exposing the Fake: Effective Diffusion-Generated Images Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.06272v1
• Date: Wed, 12 Jul 2023 16:16:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-13 12:34:41.180985
• Title: Exposing the Fake: Effective Diffusion-Generated Images Detection
• Title（参考訳）: フェイクの抽出:効果的な拡散生成画像検出
• Authors: Ruipeng Ma, Jinhao Duan, Fei Kong, Xiaoshuang Shi, Kaidi Xu
• Abstract要約: 本稿では拡散生成画像検出(SeDID)のためのステップワイド誤差と呼ばれる新しい検出法を提案する。 SeDIDは拡散モデルのユニークな特性、すなわち決定論的逆転と決定論的逆退誤差を利用する。 我々の研究は拡散モデル生成画像の識別に重要な貢献をしており、人工知能のセキュリティ分野における重要なステップとなっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.646957596560076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image synthesis has seen significant advancements with the advent of diffusion-based generative models like Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM) and text-to-image diffusion models. Despite their efficacy, there is a dearth of research dedicated to detecting diffusion-generated images, which could pose potential security and privacy risks. This paper addresses this gap by proposing a novel detection method called Stepwise Error for Diffusion-generated Image Detection (SeDID). Comprising statistical-based $\text{SeDID}_{\text{Stat}}$ and neural network-based $\text{SeDID}_{\text{NNs}}$, SeDID exploits the unique attributes of diffusion models, namely deterministic reverse and deterministic denoising computation errors. Our evaluations demonstrate SeDID's superior performance over existing methods when applied to diffusion models. Thus, our work makes a pivotal contribution to distinguishing diffusion model-generated images, marking a significant step in the domain of artificial intelligence security.
• Abstract（参考訳）: 画像合成は拡散確率モデル(ddpm)やテキストから画像への拡散モデルといった拡散ベースの生成モデルが出現したことで、大きな進歩を遂げている。 その効果にもかかわらず、拡散生成画像の検出に特化した研究が行われ、セキュリティとプライバシーのリスクが生じる可能性がある。 本稿では,拡散生成画像検出(SeDID)のためのステップワイド誤差と呼ばれる新しい検出手法を提案する。 統計ベースの$\text{SeDID}_{\text{Stat}}$とニューラルネットワークベースの$\text{SeDID}_{\text{NNs}}$、SeDIDは拡散モデルのユニークな属性、すなわち決定論的逆転と決定論的復号化計算エラーを利用する。 本評価は拡散モデルに適用した場合のsedidの既存手法よりも優れた性能を示す。 そこで本研究では,拡散モデル生成画像の識別に重要な貢献を行い,人工知能のセキュリティ分野における重要な一歩を踏み出した。

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