論文の概要: A Siamese-based Verification System for Open-set Architecture Attribution of Synthetic Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09822v2
• Date: Fri, 29 Dec 2023 10:43:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 02:11:13.810445
• Title: A Siamese-based Verification System for Open-set Architecture Attribution of Synthetic Images
• Title（参考訳）: 合成画像のオープンセットアーキテクチャ属性に対するシームズによる検証システム
• Authors: Lydia Abady, Jun Wang, Benedetta Tondi, Mauro Barni
• Abstract要約: 本稿では,合成画像のオープンセット属性問題に対処するために,シームズネットワークを利用した検証フレームワークを提案する。 提案システムの主な強みは、クローズドシナリオとオープンセットシナリオの両方で運用できることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.457275120490706
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Despite the wide variety of methods developed for synthetic image attribution, most of them can only attribute images generated by models or architectures included in the training set and do not work with unknown architectures, hindering their applicability in real-world scenarios. In this paper, we propose a verification framework that relies on a Siamese Network to address the problem of open-set attribution of synthetic images to the architecture that generated them. We consider two different settings. In the first setting, the system determines whether two images have been produced by the same generative architecture or not. In the second setting, the system verifies a claim about the architecture used to generate a synthetic image, utilizing one or multiple reference images generated by the claimed architecture. The main strength of the proposed system is its ability to operate in both closed and open-set scenarios so that the input images, either the query and reference images, can belong to the architectures considered during training or not. Experimental evaluations encompassing various generative architectures such as GANs, diffusion models, and transformers, focusing on synthetic face image generation, confirm the excellent performance of our method in both closed and open-set settings, as well as its strong generalization capabilities.
• Abstract（参考訳）: 合成画像属性のための様々な手法が開発されているが、そのほとんどはトレーニングセットに含まれるモデルやアーキテクチャによって生成された画像のみを属性とすることができ、未知のアーキテクチャでは動作せず、現実のシナリオにおける適用性を妨げている。 本稿では,合成画像から生成したアーキテクチャへのオープンセット帰属問題に対処するために,シャムネットワークを利用する検証フレームワークを提案する。 私たちは2つの異なる設定を考えます。 最初の設定では、2つの画像が同じ生成アーキテクチャで作成されたか否かを判定する。 第2設定では、システムは、クレームアーキテクチャによって生成された1つまたは複数の参照画像を利用して、合成画像を生成するために使用されるアーキテクチャに関するクレームを検証する。 提案システムの主な強みは、クローズドシナリオとオープンセットシナリオの両方で動作可能であり、入力画像(クエリ画像と参照画像の両方)が、トレーニング中に考慮されたアーキテクチャに属することができることである。 gan,拡散モデル,トランスフォーマなどの様々な生成アーキテクチャを包含する実験評価では,合成顔画像生成に着目し,クローズド設定とオープンセット設定の両方において優れた性能と強力な一般化性能を確認した。

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